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基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法
1
作者
杨明东
汪天伟
+3 位作者
陈如木
贺乐
顾轩
夏开权
《声学技术》
CSCD
北大核心
2024年第1期21-29,共9页
针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,...
针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle,ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。
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关键词
声呐小目标
检测
背景抑制
多尺度
直线
分割
检测
(
lsd
)
声呐图像
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职称材料
增强现实环境下复杂板材的三维位姿跟踪方法
2
作者
舒彬
胡兆勇
+1 位作者
朱腾
陈和恩
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第7期39-42,45,共5页
针对增强现实(AR)技术在实际工业生产场景应用中遇到的实时目标监测、复杂场景识别等问题,提出基于线特征求解板材三维位姿变化量的目标位姿跟踪方法,在单目摄像头环境下即可实现复杂表面板材的位姿监测与拟合。在利用头顶摄像头检测工...
针对增强现实(AR)技术在实际工业生产场景应用中遇到的实时目标监测、复杂场景识别等问题,提出基于线特征求解板材三维位姿变化量的目标位姿跟踪方法,在单目摄像头环境下即可实现复杂表面板材的位姿监测与拟合。在利用头顶摄像头检测工件状态后,首先将当前帧图像进行降采样,再在HSV空间对进行图像预处理,并利用形态学梯度和改进的直线分割检测(LSD)直线算法提取边缘直线,然后结合模板图像的边缘直线以及利用多项式回归拟合关系曲线的方法求解出天线板的位姿变化量。实验结果表明:所提的基于改进的LSD算法提取线特征位姿监测方法相比基于ORB特征点和纹理特征位姿跟踪方法具有求解速度快、鲁棒性好等优点。
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关键词
增强现实(AR)
HSV颜色空间
直线
分割
检测
(
lsd
)
直线
提取
多项式回归
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职称材料
题名
基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法
1
作者
杨明东
汪天伟
陈如木
贺乐
顾轩
夏开权
机构
昆明船舶设备研究试验中心
中国人民解放军
广船国际有限公司
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2024年第1期21-29,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1310500)。
文摘
针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle,ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。
关键词
声呐小目标
检测
背景抑制
多尺度
直线
分割
检测
(
lsd
)
声呐图像
Keywords
sonar small object detection
background suppression
multi-scale line segment detection(
lsd
)
sonar image
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
增强现实环境下复杂板材的三维位姿跟踪方法
2
作者
舒彬
胡兆勇
朱腾
陈和恩
机构
广东工业大学机电工程学院
广东工业大学广东省CIMS重点实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第7期39-42,45,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275094)
广东省科技计划资助项目(2016A040403108)
广州市产学研协同创新重大专项项目(201704020110)
文摘
针对增强现实(AR)技术在实际工业生产场景应用中遇到的实时目标监测、复杂场景识别等问题,提出基于线特征求解板材三维位姿变化量的目标位姿跟踪方法,在单目摄像头环境下即可实现复杂表面板材的位姿监测与拟合。在利用头顶摄像头检测工件状态后,首先将当前帧图像进行降采样,再在HSV空间对进行图像预处理,并利用形态学梯度和改进的直线分割检测(LSD)直线算法提取边缘直线,然后结合模板图像的边缘直线以及利用多项式回归拟合关系曲线的方法求解出天线板的位姿变化量。实验结果表明:所提的基于改进的LSD算法提取线特征位姿监测方法相比基于ORB特征点和纹理特征位姿跟踪方法具有求解速度快、鲁棒性好等优点。
关键词
增强现实(AR)
HSV颜色空间
直线
分割
检测
(
lsd
)
直线
提取
多项式回归
Keywords
augmented reality
HSV color space
line segment detector(
lsd
)line extraction
polynomial regression
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法
杨明东
汪天伟
陈如木
贺乐
顾轩
夏开权
《声学技术》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
增强现实环境下复杂板材的三维位姿跟踪方法
舒彬
胡兆勇
朱腾
陈和恩
《传感器与微系统》
CSCD
2019
0
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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