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一种基于距离-多普勒图的雷达目标智能检测识别算法
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作者 吴浩 李刚 崔雄文 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第3期237-242,261,共7页
雷达目标检测识别是雷达信号处理的重要方向。雷达距离-多普勒图是雷达目标运动状态和速度的量化描述,是进行雷达目标检测识别的重要数据。本文提出了一种基于距离-多普勒图的雷达目标智能检测识别算法。算法基于双步式检测识别范式,针... 雷达目标检测识别是雷达信号处理的重要方向。雷达距离-多普勒图是雷达目标运动状态和速度的量化描述,是进行雷达目标检测识别的重要数据。本文提出了一种基于距离-多普勒图的雷达目标智能检测识别算法。算法基于双步式检测识别范式,针对距离-多普勒图的特点,采用随机变换和标签混合的样本增强策略扩充训练样本,提升网络的鲁棒性。其次,结合重合度和目标尺寸对位置回归损失进行改进,提升算法的位置计算精度。消融实验表明,本文提出的改进能有效地提升算法的检测识别性能。在权威公开数据集上的测试表明,相对于已有的Faster RCNN和DAROD算法,本文提出的算法在性能上有显著的提升。 展开更多
关键词 距离-多普勒图 雷达目标检测识别 样本增强 自适应位置回归损失
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运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法 被引量:1
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作者 吴浩 符玺 +5 位作者 崔雄文 王正宁 敬辉 邹翔 高子然 江莉 《信号处理》 北大核心 2025年第5期924-935,共12页
光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分,对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂,因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外,现有的无人机跟踪数据集在目标... 光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分,对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂,因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外,现有的无人机跟踪数据集在目标大小和属性分布特征方面存在局限性,不能完全代表复杂的真实场景。针对以上问题,本文提出了一种运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法。首先,在基于孪生网络的无人机跟踪方法的基础上,本文对权重初始化策略进行优化,提高了模型训练的稳定性和准确性。其次,针对无人机跟踪过程中的虚警和漏检问题,本文提出了一种融合目标置信度阈值与运动约束条件的动态自适应过滤策略,通过设定多级置信度门限,动态调整检测逻辑,提高无人机跟踪方法的场景自适应能力。最后,本文提出一种高低频自适应图像增强策略,解决部分场景中无人机细节信息缺失以及亮度分布不均匀的问题,提高了跟踪方法在低对比度场景和高动态范围图像中的性能。为了更全面地验证所提出的跟踪方法的性能,本文对Anti-UAV410标准数据集进行了扩充,构建了更具挑战性、泛化性能更强的Anti-UAV500数据集。实验结果表明,本文提出的SiamXC模型在Anti-UAV410数据集上相较SiamDT模型性能提升1.28%,并在自制数据集上相较现有的SOTA跟踪方法均有显著的性能提升。 展开更多
关键词 孪生神经网络 反无人机 目标跟踪 红外数据集
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基于轨迹和形态识别的无人机检测方法 被引量:7
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作者 刘宜成 廖鹭川 +5 位作者 张劲 吴浩 何凌 戴弘宁 张晗 杨刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期283-289,298,共8页
无人机因具有体型小以及受环境干扰大等因素导致其在可见光图像序列下的检测准确率较低。为此,提出一种新的无人机检测方法。通过转台相机捕获飞行物形态变化,使用轨迹聚类算法获得运动小目标轨迹,提取并融合目标的轨迹特征和形态特征,... 无人机因具有体型小以及受环境干扰大等因素导致其在可见光图像序列下的检测准确率较低。为此,提出一种新的无人机检测方法。通过转台相机捕获飞行物形态变化,使用轨迹聚类算法获得运动小目标轨迹,提取并融合目标的轨迹特征和形态特征,进而通过人工神经网络识别目标,并采用小范围搜索算法进行追踪,同时运用干扰无线电定向压制无人机。实验结果表明,该方法对无人机和飞鸟的识别准确率达到99.53%,且能够实时检测、识别和追踪。 展开更多
关键词 无人机检测 轨迹聚类 特征提取 轨迹识别 人工神经网络 目标追踪
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基于云台摄像机的自适应无人机跟踪系统 被引量:3
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作者 吴浩 江莉 张劲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期325-329,共5页
针对当前光电跟踪系统作用距离短、目标跟踪易丢失、视频图像抖动等问题,设计了一种适用于远近距离目标稳定跟踪的系统。首先利用云台摄像机连续采集图像;其次图像处理模块预测目标图像区域进行目标检测;然后利用目标大小进行镜头的变... 针对当前光电跟踪系统作用距离短、目标跟踪易丢失、视频图像抖动等问题,设计了一种适用于远近距离目标稳定跟踪的系统。首先利用云台摄像机连续采集图像;其次图像处理模块预测目标图像区域进行目标检测;然后利用目标大小进行镜头的变倍变焦自适应控制;最后将视场划分三个区域,根据连续时间目标偏移中心趋势及所在区域位置逐步控制云台的速度和方向,使目标保持在图像中心附近,实现自动实时跟踪。测试表明,在能见度大于10 km的条件下,系统对轴距0.3 m的无人机(UAV)跟踪距离可达3 km,角度跟踪误差低于0.35°,平均单次检测时间小于20 ms。该系统实现了对空中无人机全方位、远近距离的实时稳定跟踪。 展开更多
关键词 跟踪系统 云台摄像机 云台控制 无人机 智能监控
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