简介：对运动车辆抖动以及摄像头平移运动引起的一些干扰问题进行了研究，提出了在求和绝对误差（SumofAbsoluteDifference，SAD）算法的基础上运用光流法，以此来消除平移运动及抖动产生的视频干扰信号，从而获得稳定的视频流，实现在运动车辆上用摄像头对动态目标的准确检测。结果表明，该方法能够有效地检测出运动目标，并且满足实时性。

简介：弱点目标的检测是舰载红外警戒系统中的一个关键问题.由于目标处于海天线附近的高强度背景杂波中,因此,采用常规的点目标检测算法对其进行检测的结果都不够理想.针对这一问题,本文提出了一种改进方法:首先用中值滤波方法对海空背景进行预测和抑制,自适应阈值分割后根据目标点和背景杂波残留在多向梯度上的差异,通过多向梯度检测进一步剔除背景杂波残留,提高了单帧图像的检测概率.

简介：针对序列星空图像极大似然估计方法检测非线性运动弱小目标效果较差的问题,提出了一种基于非线性极大似然检测的弱小目标检测方法。首先对目标的运动方程进行泰勒展开,然后以一定的阶次的方程仿真目标在星图上的运动,并通过序列图像在非线性空间解算目标运动的非线性参数,获得目标的运动方程。最后通过归一化斑点检测算子对结果图像中的目标进行检测。实验结果表明在目标信噪比低于2且进行非线性运动时,提出的方法检测目标效果较好。

简介：介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求，设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力，能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行，具有良好的实时滤波效果。

简介：运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法，它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标，目标大概为5～10个像素，而且背景复杂，相机抖动，普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下，通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标，同时运用高斯金字塔模型，提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。

简介：为了在普通PC环境中实现夜间视频的实时增强，对Ardely提出的DADPEQU夜间图像增强方法进行了改进，取得了更适合夜间图像增强的算法。设计了基于动目标检测的夜间视频实时增强策略，通过背景模板的使用，大大减少了增强处理的计算量，大幅提高了处理速度。将改进后的算法与增强策略结合，对夜间视频图像实时增强进行了实验，结果证明该算法既能取得较好的增强效果，又能满足实时处理的速度要求。

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测，根据目标识别系统的组成及目标检测识别信息处理流程，研究了远距离弱小目标的检测识别算法。结合形态学的方法给出一种目标检测算法，该算法可以有效地消除云层、海浪、海天线以及传感器本身引入的杂波和噪声干扰，仿真结果表明采用本文提出的算法有利于对目标的进一步识别，提高舰载红外警戒系统的目标检测性能。

简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

简介：红外小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统（IRST）、红外警戒等系统中的一项关键技术。常规小目标检测算法存在对椒盐噪声、高亮背景边缘敏感等不足之处,针对上述问题,对天空背景红外弱小目标的几何和灰度特性进行了深入研究,在此基础上提出了基于多向梯度的红外小目标检测的新方法,采用了一种非对称的梯度算子,重新定义了梯度检测函数,提高了对小目标的响应。仿真实验结果表明,该方法能够较好地抑制高亮云层边缘和椒盐噪声,保证了较高的检测率和较低的虚警率,又便于在FPGA上实现,满足系统对实时性的要求。

简介：针对复杂海面环境下的舰船目标检测，分析了高阶分形特征缝隙在纹理分类中的应用，提出了一种基于分形维与缝隙的目标检测新方法，并利用该方法对海面舰船目标进行了检测。实验结果表明利用纹理分形维与缝隙特征进行海面舰船目标检测，可以取得较单一分形维检测更高的准确率。

简介：PTZ摄像机是一种有效监测高速公路车辆目标通行行为的设备，可以通过调整云台角度、放缩摄像机成像范围．实现对高速公路大范围一局部场景的全面观测。本文提出一种基于多视角的高速公路大范围场景全景建模方法，获取多个观测视角融合形成的大范围场景中的车辆目标前景，从而实现PTZ摄像机多个视角下对车辆目标进行连续检测定位和跟踪，解决了当前监控摄像机监测范围小、跟踪时间短、行为识别难的问题，实验结果显示本算法对高速公路通行车辆目标定位跟踪的有效性。

简介：针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同，提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法，算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码，分别计算分形维和缝隙，得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

简介：在使用相机对空中远处点目标成像时，不可避免的，会因为相机的角运动引起图像的模糊。针对这一问题，提出了一种运动模糊复原方法。首先通过建立点目标运动的模型来了解造成运动模糊的原因，其次通过对模型的分析，从基本理论开始推导得出一个退化函数，并且采用模糊图像的维纳滤波复原模型。最后，对图像进行了仿真实验。实验结果表明，该复原模型有较好的复原效果。

简介：美的旗下洗涤电器制造有限公司自2003年采购第一台阿特拉斯·科普柯GA37喷油螺杆压缩机起，近十年来一直是阿特拉斯·科普柯的忠实用户。

简介：阐述了掠海导弹红外特性模拟的意义，通过分析红外成像系统对点源目标探测的影响因素，确定了红外辐射强度、光谱分布、空间分布、运动速度为模拟特征量。以红外辐射、反射理论为基础，研究了模拟特征量估计方法，给出了两种典型模拟器实现方法。

简介：介绍一种静止背景条件下实时多运动目标提取与跟踪的方法.使用了单模态背景模型,用连通检测的方法分割出目标,取得目标信息,采用特征参数匹配的方法跟踪目标.对实际中出现的目标停止移动、被背景遮掩和相交运动等情况做了分析.通过采集的图像序列证实采用所提出的运动目标提取与跟踪算法可获得良好效果.

简介：以DSP平台圆目标定位为研究对象,提出了连续阈值质心算法,利用算术平均原理对普通质心法进行了改进。结果表明,该算法减小了随机误差和系统误差。存在噪声的情况下,其定位精度能达到0.02～0.05pixels,同等情况下与普通质心法相比较,精度提高了4～10倍,抗噪声能力更强,而计算量却没有增加,能够用于DSP平台的圆目标快速精确定位。

简介：目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。