检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王江南郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士

现代战争中,伪装和侦察一直是防范和攻击的关键组成部分。伪装作为提升部队生存能力的重要手段,成为各国关注的焦点。随着伪装技术的不断发展,常见的军事设备、人员等通过涂抹伪装涂料或覆盖迷彩服装进行伪装,这对于快速发现潜在目标和... 详细信息

现代战争中,伪装和侦察一直是防范和攻击的关键组成部分。伪装作为提升部队生存能力的重要手段,成为各国关注的焦点。随着伪装技术的不断发展,常见的军事设备、人员等通过涂抹伪装涂料或覆盖迷彩服装进行伪装,这对于快速发现潜在目标和全面了解战场态势带来了极大挑战。现有的伪装检测技术主要分为基于图像处理和深度学习的方法,这类方法通过提取目标形态、空间和颜色等特征实现检测,当目标的形态特征与背景极为相似且目标距离较远时,检测往往失效。高光谱成像技术不仅能提供空间形貌信息,还通过多个波段同时成像反映图像中单个像素的光谱信息。高光谱图像可以直接提供目标区别于伪装背景材料属性的光谱信息,有助于将伪装目标从背景中快速检测出来。因此,本文采用高光谱成像检测技术,基于伪装目标与背景的光谱特性差异,提取目标特征向量建立检测模型,实现伪装目标的精准检测,具体工作如下: (1)伪装目标材料光谱特性研究及高光谱数据集构建。首先结合研究背景需求对战场场景中常见的伪装目标种类进行统计分析。典型伪装目标主要为伪装人员和伪装帐篷,其中人员目标通过穿着丛林迷彩服、荒漠迷彩服和伪装网进行伪装,帐篷布通过迷彩图案染料进行伪装。迷彩服的主要材料为棉和混合材料(棉+涤纶),伪装网和伪装帐篷布的主要材料分别为聚酯纤维、锦纶。通过傅里叶变换红外光谱和高光谱分析技术对伪装目标材料进行成分测定及光谱特性分析,基于化学键、官能团论证目标材料光谱吸收特征机理。最后,结合真实战场需求,模拟战场场景,构建多场景、多方位且高质量的高光谱伪装目标数据集。 (2)战场环境下伪装目标光谱特征波段选择研究。首先,采用平滑滤波和标准正态变换对高光谱图像进行预处理,以减少光谱数据由于噪声、非均匀采样、光照条件等干扰因素引起的偏差。针对高光谱图像数据量大和数据冗余问题,本文通过对比分析了三种经典特征波段选择方法的效果,最终采用最优聚类框架方法(OCF)选择目标光谱特征显著的波段子集,并在特征波段子集的基础上提取目标特征光谱向量作为后续检测算法的先验光谱信息。 (3)伪装目标检测算法研究。通过对战场场景伪装目标材料光谱特性的研究,提出了一种改进的约束能量最小化高光谱目标检测方法,首先,将目标特征光谱向量作为检测方法的先验信息,通过结合RX异常检测器调整CEM检测器的输出,有效的增强目标的同时增加了真实目标与背景像素之间的可分性。然后,引入基于形态学的开运算处理,进一步抑制背景杂波噪声,并采用自适应阈值分割准确的提取目标。最后,进行实验,将本文改进的CEM方法和与几种先进的对比方法在五组包含不同背景的数据集上进行对比分析,验证所提出方法的检测性能和针对不同背景的适应性。实验结果表明,本文的方法具有较强的目标增强能力和背景抑制能力,在保证较高检测概率的同时具备较低的虚警概率。

关键词：伪装目标高光谱图像材料光谱分析特征波段选择目标检测应用

来源：评论

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深度学习驱动下的目标检测研究进展综述

引用

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 24-41页

作者：山显英张琳李泽慧北京建筑大学电气与信息工程学院北京102616

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人... 详细信息

近年来,深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广,并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高,从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络(CNN)深度学习的进一步应用,极大地节省了人力物力。通过参考大量文献,按照两阶段脉络梳理了目标检测的发展历程以及近年深度学习在目标检测领域内的研究进展,对比了在不同数据集上模型网络的性能,总结不同方法的优势与不足,并对领域内重要数据集作了归纳,还对目标检测算法的落地效果做了总结,特别是生活与科技中的实际应用(无人驾驶、医学图像、遥感等)。最后,还对深度学习驱动下目标检测在未来研究上的机遇和挑战作了展望。

关键词：目标检测卷积神经网络单阶段两阶段目标检测应用

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