基于Hough树林的空间有形目标特征训练与检测识别方法 被引量：1

1

作者 安萌 姜志国 +1 位作者 赵丹培 张浩鹏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1582-1588,共7页

随着空间飞行器利用率的不断提高,各国开始关注于空间目标的监视问题。如何对空间有形目标进行准确的分类与定位识别是目前关注的难点之一。针对空间目标的特征提取与识别定位问题展开研究,提出了一种基于Hough树林的空间目标探测识别... 随着空间飞行器利用率的不断提高,各国开始关注于空间目标的监视问题。如何对空间有形目标进行准确的分类与定位识别是目前关注的难点之一。针对空间目标的特征提取与识别定位问题展开研究,提出了一种基于Hough树林的空间目标探测识别方法。首先,通过广义的Hough变换,使用独立的目标局部的探测识别对全局目标可能位置中心进行投票。然后,用与Hough图像极大值相对应的探测识别假设对局部特征的投票进行汇总,继而通过训练建立起Hough树林。进一步地,在传统码表存储局部特征投票信息的理论基础上,使用所建立的Hough树林进行了天基目标的探测识别。实验表明,此方法可以在不同的探测距离上对多类空间目标进行较好的探测识别。 展开更多

关键词 空间有形目标 目标的检测与识别 训练码表 Hough树林 尺度空间

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基于BFM算法的空间有形目标识别方法 被引量：3

2

作者 安萌 姜志国 许波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1075-1077,共3页

为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法。方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进... 为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法。方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标。仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果。 展开更多

关键词 空间有形目标检测与识别 ADABOOST算法 边界片段模板 弱分类器与强分类器

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一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法 被引量：1

3

作者 朱风云 秦世引 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期197-201,共5页

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题... 提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization:SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。 展开更多

关键词 空间有形小目标 目标识别 支持向量机 序贯最小优化

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基于深度学习的空间非合作目标特征检测与识别 被引量：13

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作者 李林泽 张涛 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期1154-1162,共9页

针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask regionbased convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Lighthead R-CNN(light-head r... 针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask regionbased convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Lighthead R-CNN(light-head region-based convolutional neural network)对其进行优化改进,提升检测速度,以满足空间任务实时性要求。实验结果表明,与传统的Mask R-CNN相比,改进的Mask R-CNN可缩短20%的检测时间。针对深度神经网络需要大样本数据集进行训练的特点,本文基于迁移学习提出搭建虚拟环境进行样本采集,构造空间目标特征检测与识别数据集的方法。实验结果表明,网络在虚拟环境生成的数据集上可以很好地学习到相应特征,从而具备迁移到实际任务的能力。 展开更多

关键词 空间非合作目标 特征检测与识别 深度学习 区域全卷积网络 头部轻量化卷积神经网络 改进的Mask R-CNN 数据集构建 迁移学习

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基于自适应空间滤波多级假设检验的空间目标识别方法 被引量：2

5

作者 苗澍茁 范存波 +2 位作者 温冠宇 高健 赵国海 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期359-368,共10页

针对目前空间目标检测技术存在目标识别难度大、虚警率高、算法效率低等问题,提出了一种基于自适应空间滤波多级假设检验(ASMHT)算法的空间目标识别方法,用于提取光电观测系统在恒星跟踪模式下的空间目标,包括目标粗筛选与目标精筛选两... 针对目前空间目标检测技术存在目标识别难度大、虚警率高、算法效率低等问题,提出了一种基于自适应空间滤波多级假设检验(ASMHT)算法的空间目标识别方法,用于提取光电观测系统在恒星跟踪模式下的空间目标,包括目标粗筛选与目标精筛选两过程。目标粗筛选使用尺度空间高斯差函数得到预处理后星图中各候选目标的尺度值,并将目标尺度值作为空间滤波窗口的尺度大小,利用连续多帧空间滤波窗口内不同种类目标的灰度分布特征代替灰度相关准则,去除无像移的背景恒星和随机噪声,筛选出疑似运动目标。目标精筛选使用改进的多级假设检验方法,通过建立疑似运动目标速度搜索窗极大提高了算法效率,最后依据轨迹特征筛选出空间目标。空间目标仿真星图结果表明,与现有空间目标识别方法相比,ASMHT算法具备空间目标低信噪比条件下的目标识别能力,且综合检测性能最好,在相同的虚警率下可获得更高的检测率。真实星图测试比较结果表明,ASMHT算法计算复杂更低,实现了更加精确的空间目标识别。 展开更多

关键词 空间目标检测 目标识别 空间滤波 尺度空间理论 多级假设检验

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基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法 被引量：3

6

作者 张尹人 邓春华 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第6期1804-1811,共8页

为解决判断指针方向的问题,提出一个旋转目标检测网络R-YOLOv5。采用旋转矩形的形式定位指针的位置和角度方向,采用环形平滑标签的长边表示法区分矩形的方向,将角度回归预测问题转化为分类问题,设计合适的损失函数和旋转IoU计算方法,解... 为解决判断指针方向的问题,提出一个旋转目标检测网络R-YOLOv5。采用旋转矩形的形式定位指针的位置和角度方向,采用环形平滑标签的长边表示法区分矩形的方向,将角度回归预测问题转化为分类问题,设计合适的损失函数和旋转IoU计算方法,解决角度周期性对训练的影响。针对指针仪表数字刻度识别问题,提出一种空间聚类算法,能够鲁棒地识别刻度的数字。实验结果表明,所提指针仪表读数识别方法在误差允许范围内,识别准确率达93.9%。 展开更多

关键词 指针方向 旋转目标检测网络 环形平滑标签 长边表示法 角度周期性 空间聚类 刻度识别

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一种基于改进霍夫变换的天基GEO目标快速检测算法 被引量：5

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作者 翟永立 丁雷 裴浩东 《现代电子技术》 北大核心 2018年第22期1-4,共4页

分析GEO空间目标和恒星在高轨探测器上的运动特性和成像特点,提出一种基于改进Hough变换的空间目标检测算法,以便有效地从复杂星空背景下提取出空间目标。采用均值加方差的方式选取全局阈值;根据末帧差分图的疑似目标点确定进行Hough变... 分析GEO空间目标和恒星在高轨探测器上的运动特性和成像特点,提出一种基于改进Hough变换的空间目标检测算法,以便有效地从复杂星空背景下提取出空间目标。采用均值加方差的方式选取全局阈值;根据末帧差分图的疑似目标点确定进行Hough变换的区域和潜在的轨迹端点;使用改进的单维Hough变换进行轨迹判断。实验结果表明,与传统Hough对比,算法的复杂度、占用内存和计算量都有明显降低,算法所用时间减小50%,可见该算法可以用于空间目标在轨实时识别,并且对噪声有不错的抵抗能力。 展开更多

关键词 GEO空间目标 在轨识别 目标检测 阈值分割 复杂星空背景 HOUGH变换

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无人系统传输与在线智能处理实时优化技术研究

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作者 李忠涛 陈彦桥 +1 位作者 苏阳 杨建永 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第2期362-366,共5页

无人机在各种领域应用广泛。然而,无人系统组织运用面临传输资源受限等突出问题,需针对任务环境、场景、阶段的不同保障需求,基于多源图像目标智能检测识别手段,自适应调整无人系统信息传输内容。提出了一种新型的多源图像目标检测识别... 无人机在各种领域应用广泛。然而,无人系统组织运用面临传输资源受限等突出问题,需针对任务环境、场景、阶段的不同保障需求,基于多源图像目标智能检测识别手段,自适应调整无人系统信息传输内容。提出了一种新型的多源图像目标检测识别方法,在YOLO经典架构上进行优化,包括空间金字塔架构、路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)结构、标签平滑和损失函数,经实验验证,取得了良好的多源图像目标检测识别效果。 展开更多

关键词 无人机 目标检测识别 YOLO 空间金字塔 标签平滑 损失函数优化

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基于图像识别的建筑物三维重建 被引量：7

9

作者 罗宇 宋歌 杨红雨 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第1期191-196,226,共7页

为从彩色高分辨率的图像中提取出主要建筑物的位置信息并进行三维重建,提出一种结合2-D和3-D信息识别建筑物,通过纹理集技术进行大规模3-D重建的方法。进行边缘检测,提取可用的短直线以及相应的2-D特征,对这些短直线进行逐级聚类得到候... 为从彩色高分辨率的图像中提取出主要建筑物的位置信息并进行三维重建,提出一种结合2-D和3-D信息识别建筑物,通过纹理集技术进行大规模3-D重建的方法。进行边缘检测,提取可用的短直线以及相应的2-D特征,对这些短直线进行逐级聚类得到候选屋顶集合;通过朴素贝叶斯分类器在候选屋顶集合中区分出不同的3-D屋顶特征,以识别全局优秀的屋顶;根据屋顶的位置信息,在大规模的3-D场景中绘制出相应尺寸的模型,通过动态分配算法将建筑物纹理合并,减少纹理数量,从而减少纹理状态的切换。以航拍和卫星遥感彩色高分辨率图像进行实验,实验结果表明,该方法有优秀的识别正确率和3-D重建效果。 展开更多

关键词 目标识别 边缘检测 霍夫曼变换 动态空间分配 渲染效率

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基于颜色特征的人流量实时检测方法 被引量：2

10

作者 徐小龙 谷宇章 +1 位作者 王营冠 胡珂立 《现代电子技术》 2014年第7期92-97,共6页

为改善视频监控中人流量检测的准确性问题,提出一种利用头发颜色特征的人流量跟踪检测方法。该方法对输入图像同时做如下两个操作:基于头发颜色特征的二值化和基于混合高斯模型的前景提取。对这两者合并后的结果做特征判别就可以得到人... 为改善视频监控中人流量检测的准确性问题,提出一种利用头发颜色特征的人流量跟踪检测方法。该方法对输入图像同时做如下两个操作:基于头发颜色特征的二值化和基于混合高斯模型的前景提取。对这两者合并后的结果做特征判别就可以得到人头区域。以人头区域为目标进行跟踪,分析运动轨迹特征后可以判断行人的进出方向及数目。实验表明该方法在双向行走、行人密集及背景干扰条件下均有很高的正确率。并且,每帧图像平均处理时间只需20 ms,完全可以满足实时处理的要求。 展开更多

关键词 人流量实时检测 人头识别 目标跟踪 颜色空间 混合高斯模型

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机器人无序分拣技术研究 被引量：5

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作者 翟敬梅 黄乐 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第8期66-75,共10页

目的 介绍机器人无序分拣技术最新进展和研究成果,为复杂场景下的机器人自动化应用提供研究思路和技术支撑。方法 从机器人无序分拣过程中的3个关键技术任务展开论述,具体包括散乱目标的检测与识别、目标的空间姿态估计与无序分拣的抓... 目的 介绍机器人无序分拣技术最新进展和研究成果,为复杂场景下的机器人自动化应用提供研究思路和技术支撑。方法 从机器人无序分拣过程中的3个关键技术任务展开论述,具体包括散乱目标的检测与识别、目标的空间姿态估计与无序分拣的抓取决策,并对各个任务中涉及的方法进行分析总结。结论 机器人无序分拣技术目前面临的主要挑战在于处理复杂环境下散乱堆叠物体的视觉感知、位姿估计和抓取决策。具体的分拣系统应当考虑实际的场景环境,结合任务需求进行设计,以求达到机器人尽可能替代人力劳动的目的。 展开更多

关键词 无序分拣 目标检测与识别 空间位姿估计 抓取决策

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