动态大视角场景融合帧间信息与模板匹配的低慢小无人机目标检测

为了提升动态大视角场景下对极小像素的低慢小无人机目标探测能力,本文提出了融合帧间信息与模板匹配的检测方法。首先,设计了一种动态信息提取模块,通过滤除背景信息干扰,引导算法关注动态变化的小目标区域;其次,提出多模板匹配策略对筛选出的动态区域进行相似度判断,完成无人机目标检测;最后,在天空、山地、楼宇等不同背景下,按照不同尺寸、不同模态进行了无人机目标检测实验。结果表明,本文方法可有效弥补深度学习方法对大视角极小像素目标检测的不足,对低慢小目标检测准确率达到0.81,虚警率为0.06,在像素占比不小于0.01%数据集上准确率能达到0.70。该方法适应可见光、红外多种模态数据处理,可满足后续多种智能算法组合探测应用。

逐像素注意力驱动的红外小目标检测网络

红外小目标检测在军事和民用领域获得了广泛应用,但其存在目标尺度小、细节少、复杂背景干扰等问题,现有经典深度学习检测方法往往适用于通用目标检测,对红外小目标适配性较差。针对上述问题,构建了一种新的基于U形注意力块和逐像素注意力块的红外小目标检测网络。设计了U形注意力块,在单层级内通过局部U形子网络提取多尺度特征,并通过逐像素注意力精细化增强小目标特征,丰富多尺度小尺度目标特征表示,提升网络对小尺度目标判别能力;通过稠密融合方式进一步保留小目标信息,缓解不同层特征融合时的语义鸿沟,降低漏检率;将空间与通道2个维度逐像素注意力块应用于融合后的特征图,避免小目标特征被衰减,同时抑制复杂背景干扰。实验结果表明,提出的网络在2个红外小目标数据集NUDT-SIRST与IRSTD-1k上交并比、检测概率、虚警率指标均超过最新基准方法。此外,所提网络在检测精度和效率上也达到较好平衡。

亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测算法

小目标往往在图像中占据较少的像素区域,与背景色彩相近,导致对其检测面临目标分辨率低、目标与背景相似度高等问题,使得传统的像素级定位方法无法满足亚像素精度的检测需求。为此,文中研究亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测算法。基于三次B样条小波模极大值方法多层分解并计算图像弱边缘的模极大值,获取弱边缘细节图像,将其输入亚像素级的Franklin矩方法中,对其旋转处理,检测亚像素弱边缘目标点,采用最大类间方差法确定最佳灰度差阈值,提升图像弱边缘小目标快速检测能力。测试结果显示:图像信杂比增益均在0.017以下;背景抑制因子结果均在0.922以上;亚像素坐标计算结果和实际结果之间的误差均低于(0.11,0.13),清晰呈现了弱边缘小目标的分布情况。

一种基于YOLOv4的密集人群小目标检测方法

针对密集人群中由于视觉受阻和目标被遮挡导致小目标检测精度不佳的问题,本文基于YOLOv4模型将卷积块–像素块注意力机制模块(convolutional-pixel block attention module,CBAM-PIX)融入主干网络CSPDarknet53,并利用级联思想改进特征融合网络。注意力机制方法和特征融合方法不仅提升了数据的丰富性,而且提高了空间通道像素提取信息的能力和目标检测的准确性。此外,通过减少网络层数降低计算量和减少参数,提高了网络模型在有限计算资源和设备需求下的适应能力。实验结果表明,改进的模型算法在用于密集人群小目标检测时精确度提升了1.96%,且鲁棒性强。该算法为解决复杂背景下密集人群小目标检测提供了有效的解决方案,具有应用价值。

640×512-5μm InGaAs短波红外焦平面读出电路设计

为了适应第三代红外焦平面高密度、微型化发展方向,设计了一款大面阵小像元低功耗640×512-5μm InGaAs短波红外焦平面读出电路。重点研究了3T像素单元简易结构的性能,分析其对芯片暗电流、焦平面噪声的影响,实现了卷帘曝光工作方式、列级缓冲器动态工作以及四通道输出功能。利用可编程增益放大器,实现增益可调以及噪声抑制功能。基于0.18μm 3.3 V标准CMOS工艺,在输入时钟频率为5 MHz条件下,对小像素单元进行性能分析,阵列窗口进行四通道输出以及线性度仿真。结果表明,电容反馈跨阻放大器(CTIA)输入级偏压变化约30 mV,工作帧频为54 Hz,输出摆幅为1.7 V,最大功耗小于150 mW,线性度为99.987%。

双层伞状开孔的微测辐射热计红外吸收分析

建立了具有伞状吸收层结构的微测辐射热计探测单元的红外吸收模型。基于光学导纳矩阵法和阻抗匹配理论,采用三维电磁仿真软件CST,对伞状结构不同开孔尺寸和形状下模型的红外吸收特性进行了分析。结果表明,双层伞状开孔微测辐射热计光学性能与伞状结构开孔大小有密切的关系。该伞状微测辐射热计中引入开孔后,在保持较高的红外吸收特性的基础上,减少了探测单元热容,从而提升了器件响应速度。最终所得探测单元在8~14μm红外波段内的平均吸收率为85%,满足超大规模小像元非致冷红外焦平面探测器的设计要求。

10μm像元间距1024×1024中波红外探测器研制进展

小像元红外探测器已成为红外探测器技术发展的重要方向,像元尺寸减小可提高红外成像系统的探测和识别距离,降低红外探测器成本,减小系统尺寸、质量和功耗等。本文介绍了国内外小像元红外探测器研制进展,重点介绍了中国电科十一所研制的10μm像元间距1024×1024规模小像元碲镉汞红外焦平面探测器组件。组件为n-on-p平面结构后截止波长5μm、有效像元率达到99%、量子效率达到60%。

小像元碲镉汞红外焦平面探测器的研究进展

随着红外技术的发展,探测器的尺寸、重量和功耗(SWaP)的减小已成为研究热点。像元尺寸的减小,一方面可以提高器件的分辨率,另一方面可以减小整个探测器系统的体积、重量和功耗,进而大大节约成本。因此,像元尺寸的减小成了研究的重点。本文介绍了小像元红外焦平面器件的技术难点,分别从系统的调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)、噪声等效温差(Noise Equivalent Temperature Difference,NETD)、像元结构和像元集成互连方面进行了讨论。此外,介绍了国外像元中心距为12μm、10μm、8μm和5μm的HgCdTe红外焦平面探测器的研究进展。

基于复杂背景的红外小目标图像预处理方法

复杂背景下红外小目标的检测是红外热成像系统的核心技术之一,不同的背景和目标特征对检测算法的要求各有差别。为了降低系统运算量、提高小目标检测的实时性,针对扫描型红外预警系统,在分析红外小目标图像特征的基础上,提出了根据固定邻域内种子像素的属性来分割图像,并结合前景和背景之间的对比度关系,进行噪声抑制和对比度增强的图像预处理方法。通过实验证明,该方法能够提高红外小目标图像的信噪比,降低系统后续处理的数据量,对小目标检测算法具有较好的辅助作用。

小像元InSb红外焦平面器件光电性能仿真

小像元是InSb红外焦平面器件制备的发展方向之一,但其会对器件的光电流响应和串音产生很大影响。因此使用Sentaurus TCAD软件建立了小像元InSb红外焦平面阵列器件的台面结器件模型、平面结器件模型和外延结构器件模型,采用背照射的3个像素单元的InSb阵列器件仿真了3种器件结构的光电流响应和串音。结果表明,台面结器件和平面结器件可以通过减小器件厚度和增加结深的方法来增加光电流响应和减少串音;外延结构器件可以通过增加吸收层厚度和选择合适的掺杂浓度来改善光电流响应和串音。综合考虑工艺难度影响,对小像元InSb红外焦平面阵列器件,建议采用深离子注入的平面结结构和采用分子束外延制备的厚度和掺杂浓度可控的外延结构。

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.

硅基有机发光微显示像素驱动电路设计

由于微型显示像素面积的限制,硅基有机发光微显示像素驱动电路需要实现足够小的驱动电流。文章提出的三管电压控制型像素驱动电路与常规的采用电流镜电路的电流控制型像素驱动电路都能实现微显示所需的小电流驱动。利用Synopsys公司的H-spice软件对两种电路仿真比较,发现电流控制型电路具有线性灰度和较宽的有效灰度范围,但是通过调整电压控制型电路中与OLED并联的晶体管的宽长比,即可使其有效灰度范围与电流控制型电路可比。同时也发现电流控制型电路的功耗是电压控制型电路的4倍以上,且电路形式较复杂,工艺要求较高。所以三管电压控制型电路更适合于硅基有机发光微显示驱动电路。

10μm小间距红外探测器的铟柱生长研究

在10μm小间距的条件下进行红外探测器的铟柱生长工艺,会得到铟柱高度不足的结果;本文针对这种情况,开展了小间距的铟柱生长研究,比较了在不同基片温度和蒸发速率条件下的铟柱高度,并分析了试验结果,得到了最优的生长工艺条件。

基于变分原理的亚像素级立体匹配方法

针对小基高比立体匹配当中的亚像素级视差精度和匹配效率较低问题,提出一种基于变分原理的亚像素级立体匹配方法。该方法以规范互相关函数作为能量函数的数据项,并将图像驱动的平滑项和视差驱动的平滑项相结合作为能量函数的平滑项,然后通过变分原理获得能量函数的欧拉方程,最后通过连续过松弛法进行迭代求解获得亚像素级视差。实验结果表明,提出的亚像素级匹配方法不但可以获得较高精度的亚像素级视差,得到更为精确的高程信息,而且还具有较快的匹配速度。

视觉技术在皮革收缩温度测定仪中的应用研究

皮革类材质在检测收缩温度时，需要通过测量皮革试样长度的形变量来判定是否收缩．从而锁定收缩时所对应的温度。针对皮革收缩温度测定仪的设计一直面临的精确测量皮样收缩微小位移的技术难题．通过视觉技术结合光学器件，非接触性地实现微小位移的高精度测量。试验结果表明可以达到0．01mm精度的要求，证明该方法具有可行性。

基于亚像素级的火炮内膛损伤测量研究

针对小口径火炮炮膛表面质量缺陷的检测一直依赖传统光学窥膛仪用肉眼定性观测,不能定量检测,准确度差,效率低下,而且检测结果受检验人员的经验影响较大,提出一种基于亚像素级火炮内膛质量检测方法,采用微小型高性能工业CCD摄像机获得火炮炮膛的清晰图像,采用亚像素级边缘检测模型对内膛表面疵病进行分析;实验证明该检测系统具有自动在线测量能力,测量精度更高,对小口径火炮炮管加工、生产过程实施质量控制,提高生产效率具有较大的监督与促进作用。

用卫星云图确定栅格上地形高度的方法及其应用

对黄河中游无定河地区,直接从像素入手,采用小波分析和三角化等方法处理,将卫星云图信息转换成水文模型计算所需要的高度、坡度等基本资料进行水文模拟计算,并取得较好效果。分析表明在水文学中应用卫星云图遥感信息计算地形,可进行水文模型建立和模拟计算,且能有效提高水文预报的预见期,是卫星云图信息应用于水文领域的一积极方法。

小模数齿轮齿形误差的CCD测量方法研究

针对尺寸较小的小模数齿轮齿形误差的测量,提出了基于CCD和图像处理技术的齿轮齿形误差的测量方法。在测量中,为了更准确地获得边缘位置信息,对图像进行了中值滤波、二值化、边缘提取,亚像素拟合等处理,并解决了齿轮圆心确定、定标、多幅图像间的图像拼接等问题,以及在分析齿形误差的测量方法和测量过程的基础上建立了测量数学模型,从而完成了整个测量过程的设计。实验表明:采用图像测量方法使测量的最大绝对误差为9.2mm,对小模数齿轮齿形误差的测量提供了一个有效途径。

提取B超病灶的尺度分解小邻域统计水平集方法

在区域水平集方法基础上,利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,对不同尺度子图像进行边缘提取并经过数学形态学算子修正,得到接近目标边界的水平集初始轮廓,解决了区域水平集方法对初始轮廓要求高的问题;接着运用小邻域统计方法计算并判断各像素点小邻域统计信息,筛选出该邻域内有效点集作为本次参数代入水平集公式进行迭代运算。实验表明:与几种现存的水平集方法相比,小邻域统计水平集方法能够较好地抑制B超图像噪声,快速地确定病灶边界,对模糊边界的捕获效果好。

基于CCD的小模数齿轮齿形误差的测量

针对的小模数齿轮测量中的困难,提出了基于机器视觉的齿轮齿形误差测量方法,该方法可以实现非接触测量,能够解决传统测量中许多不便解决的难题。在测量中,需对图像进行预处理、亚象素边缘细分等处理以获得更准确的边缘位置信息;还需要确定齿轮圆心、定标以及坐标统一;并在分析齿形误差测量基础上建立测量数学模型,从而完成了整个测量过程的设计。实验表明,采用该方法使测量绝对误差小于10?m,对小模数齿轮齿形误差的测量是一个有效途径。