检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：彭洋北京林业大学

学位级别：硕士

为了促进林业机械化装备的智能化发展，实现对复杂林下环境信息的准确获取与快速识别，并解决由于林下环境复杂而导致的装备行驶和作业过程中，作业中断、效率降低及驾驶员危险等问题。本文在激光测量技术的基础上，获取林下环境的多维... 详细信息

为了促进林业机械化装备的智能化发展，实现对复杂林下环境信息的准确获取与快速识别，并解决由于林下环境复杂而导致的装备行驶和作业过程中，作业中断、效率降低及驾驶员危险等问题。本文在激光测量技术的基础上，获取林下环境的多维激光点云数据。然后通过深度学习的相关技术构建用于识别多维激光点云数据的深度卷积网络模型，充分发挥神经网络的优势，将特征提取与分类任务一体化，自动完成目标特征学习，形成端到端的训练优化过程，从而实现林下环境采育目标及障碍物的有效快速识别。另外，针对装备作业过程中反复测量造材长度而产生的效率降低问题，开发了基于多段自适应PID控制的精准进料辊控制算法，为进一步提升林业机械化装备的作业效率以及智能化水平提供理论基础。本文的主要研究内容如下:\n 1.研究了林下环境激光点云数据的获取及预处理方法。主要通过Faro激光扫描仪扫描得到多维激光点云的原始数据，然后运用Geomagic studio软件对点云数据进行分割滤波处理;随后提取并采样简化目标样本，从而建立完善的林下环境点云目标数据库。\n 2.研究了适用于林下环境三维激光点云数据的深度卷积神经网络识别算法。在常规深度卷积网络的已有技术基础上，结合林下环境激光点云数据的特点以及识别的需求，搭建这种专有的点云深度卷积网络结构。随后对文中所提出的网络模型，在保证识别性能的前提下，进一步探索网络结构的轻量化，以满足林业机械装备的实际应用需求。\n 3.考虑到光学信息能够弥补林下环境中目标的非结构性给识别任务所带来的难度，为此，将三维点云与光学色彩信息融合，并研究这种多维彩色点云数据对网络识别性能的影响。从而建立更高性能的多维点云深度神经网络模型。\n 4.结合林木联合采育装备作业机头的控制过程，研究了基于增量式PID算法在自动精准进料控制上的应用，通过对比不同的实验参数对实际进料结果的影响，提出基于多段自适应PID的精准进料制算法。

关键词：林业机械化装备目标识别算法进料辊多维激光点云

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基于视觉信息的移动机器人目标识别算法研究

基于视觉信息的移动机器人目标识别算法研究

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作者：赵强山东大学

学位级别：硕士

利用视觉传感器进行目标识别是移动机器人学研究的热点问题之一,关键问题是如何从信息量巨大的视频图像中提取有效特征,即如何利用一种快速有效的目标识别算法,实现移动机器人在复杂自然环境中的目标识别任务,并能同时满足机器人自身运... 详细信息

利用视觉传感器进行目标识别是移动机器人学研究的热点问题之一,关键问题是如何从信息量巨大的视频图像中提取有效特征,即如何利用一种快速有效的目标识别算法,实现移动机器人在复杂自然环境中的目标识别任务,并能同时满足机器人自身运动中实时性和灵活性的要求。本论文研究了基于单目视觉的移动机器人目标识别问题。在研究大量目标识别算法的基础上,从如何提取不同的图像特征出发,实现了基于改进的彩色图像分割算法的特定颜色目标识别和地面约束的目标定位；并研究了基于局部特征提取和匹配的目标识别算法,利用基于ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征的目标识别算法,快速实时识别特定目标；针对纹理不丰富物体的识别问题,本文提出一种改进的利用主导梯度方向作为模板特征进行匹配的目标识别算法,在线实时多角度识别同一个物体并能同时识别多个不同物体。完成的主要工作如下：首先,分析了移动机器人目标识别问题的研究背景和意义,综述了目前基于视觉信息的目标识别问题的国内外研究现状以及存在的主要问题,简单介绍了本论文的主要内容和章节框架；第二,针对研究的初始阶段需求,提出利用图像全局特征中简单的颜色特征,采用一种改进的基于HSV模型的彩色图像分割算法,并融入形态学开闭运算,完成了对彩色图像中特定颜色目标的分割,并选取目标所在区域最低点代表待识别目标,进一步利用基于地平面约束的摄像机模型,完成了对目标的定位工作。此种目标识别方法算法过程简单,适用于精度要求不高、背景相对简单、待识别物体颜色突出的场合。第三,针对目前目标识别领域应用广泛的基于局部特征的SIFT特征提取和匹配算法运算量大、特征维数较高、特征向量匹配复杂,并且在硬件资源有限的条件下不能满足实时性要求高的移动机器人视觉系统的缺点,提出利用一种快速兴趣点检测算子FAST与改进的基于二进制位的兴趣点描述算子BRIEF相结合的高性能的算法——ORB算法作为局部特征提取算法,通过相似场景在发生旋转、存在高斯噪声情况下的实验,验证了ORB、SIFT> SURF三种算法的特征匹配性能；并通过ORB与SURF算法特征匹配对比实验验证了ORB运行速度能达到SURF算法的5-10倍,并且该算法可以通过控制提取特征点的数目满足实时高效识别要求,为移动机器人目标识别问题提供了一种崭新的方法。第四,针对基于局部特征提取的目标识别算法存在的对纹理不丰富物体识别效果差、并不能同时多角度识别同一物体的问题,提出利用一种改进的基于模板匹配的在线目标识别算法,该算法利用梯度特征作为模板特征,通过相似性度量完成聚类分析,能够完成在实时视频中快速学习获得模板匹配结果,完成对杂乱背景下不同物体特别是纹理不丰富物体的识别。本文在研究该算法的过程中,加入仿射投影变换,使得算法能够在同一次模板匹配学习过程中,将同一个模板生成多个角度范围内的不同仿射变换模板,从而达到在匹配识别阶段多视角匹配并识别同一个物体的目的。通过实验证实,该算法运算速度快,实时性强,物体识别率高。最后,对本论文所做工作进行总结,并提出了下一步的研究方向。

关键词：移动机器人目标识别算法特征提取颜色特征 ORB算法主导梯度方向匹配模板匹配

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机场视频监控系统中的目标识别算法研究

机场视频监控系统中的目标识别算法研究

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作者：赵秀锦中国民航大学

学位级别：硕士

本课题主要针对机场停机坪研究了无线视频监控系统。通过前端图像采集和运动目标提取，将提取目标图像无线传输至上位机，在上位机进行目标的自动识别，实现了目标识别算法在机场监控系统中的合理应用。\n 本论文介绍了视频监控系统... 详细信息

本课题主要针对机场停机坪研究了无线视频监控系统。通过前端图像采集和运动目标提取，将提取目标图像无线传输至上位机，在上位机进行目标的自动识别，实现了目标识别算法在机场监控系统中的合理应用。\n 本论文介绍了视频监控系统的发展过程，设计了基于DSP平台的无线视频监控系统的基本框架。在数字图像处理知识基础上，分析比较了光流场法，背景减法，时间差分法等目标提取方法的应用特点，选取了不同环境下合适的目标检测算法，并且根据机场具体特点进行了算法的改进。最终，确定了所研究的特定应用情况下满足要求的较为理想的算法。对于图像传输问题，根据监控目标的背景相对稳定性，在图像分割和数据融合理论基础上，采用了合理的传输策略，大大减少图像数据的传输量，增强了系统实时性。对于上位机接收到的视频信号进行图像处理分析，开发了数字图像处理程序，实现了本文所需的图像调整、二值化、滤波、边缘检测等处理流程。以机场跑道、飞机的识别为例，对部分识别算法进行了仿真，并进一步探讨了其他识别算法。\n 以进入背景飞机的机型识别为例，证明该方法可有效的识别运动物体的外形特征，识别检视范围的异物闯入，可有效对抗阴影、遮挡等干扰，具有很好的稳健性。该方法可用于机场停机坪无线监控系统的智能识别。

关键词：机场视频监控系统目标识别算法停机坪

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基于目标规格化与Zernike矩相结合的目标识别算法研究

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微电子学与计算机 2003年第1期20卷 31-34,38页

作者：朱音谢敏黄贤武苏州大学苏州215021

平面形状的识别是计算机视觉研究的一个重要领域,它也是许多二维或三维视觉处理任务的基本步骤。文章提出了一种基于图像规格化与Zernike矩相结合的目标识别方法,该方法通过把图像进行紧凑化,再结合紧凑化后图像边缘轮廓Zernike矩的计算... 详细信息

平面形状的识别是计算机视觉研究的一个重要领域,它也是许多二维或三维视觉处理任务的基本步骤。文章提出了一种基于图像规格化与Zernike矩相结合的目标识别方法,该方法通过把图像进行紧凑化,再结合紧凑化后图像边缘轮廓Zernike矩的计算,使得由于人眼或摄像机的观察视角的不同而引起的物体的各种形变,校正到一个紧凑图像,再通过各高阶Zernike矩的不同特征,进行不同模式的目标识别。实验表明该方法原理简单明了,计算量小,对于特征相差较明显的目标,具有很好的识别效果。

关键词：目标规格化 Zernike矩目标识别算法计算机视觉

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基于DSmT近似推理的飞机目标识别算法的研究

基于DSmT近似推理的飞机目标识别算法的研究

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作者：杨伟东东南大学

学位级别：硕士

随着现代军事从机械化向自动化转变，自动目标识别系统的研究得到了人们越来越多的关注。其中飞机图像目标的识别更是目标识别的重要研究领域，在军事现代化的进程中得到了越来越广泛的重视。然而，由于战场环境日益复杂，比如气候因素... 详细信息

随着现代军事从机械化向自动化转变，自动目标识别系统的研究得到了人们越来越多的关注。其中飞机图像目标的识别更是目标识别的重要研究领域，在军事现代化的进程中得到了越来越广泛的重视。然而，由于战场环境日益复杂，比如气候因素的影响、虚假目标的干扰、电子干扰、目标数目的增多及其分散程度等，导致目标识别的不精确、不确定、不完全以及高度冲突等问题。因此，如何探索一种识别率高、实时性好的飞机目标识别方法非常关键。本文针对这一问题，提出了一种基于DSmT(Dezert-SmarandacheTheory)分层递阶快速近似推理的多特征融合飞机目标识别算法。\n 首先，对DSmT信息融合理论中存在的计算瓶颈问题进行了深入的研究，在二叉分层递阶近似推理方法的基础上，着重分析了三种情形，包括超幂集空间中存在冲突焦元情形、存在不确定焦元情形以及混合焦元的情形，提出了相应的解耦办法，成功将其向仅单子焦元情形进行转化，实现了分层递阶快速推理。\n 然后，研究了图像目标的特征提取方法。特征的有效提取是目标识别关键的一步，本文着重分析了矩特征量和轮廓特征量的特性和快速提取方法，其中，矩特征量包括Hu矩、归一化转动惯量(NormalizedMomentofInertia，NMI)和仿射不变矩，而轮廓特征量包括轮廓离散化参数和奇异值分解。仿真实验表明这些特征对平移、旋转和尺寸变化具有良好的不变性。\n 接着，针对飞机图像目标识别具有不精确、不确定、不完全等特点导致识别率不高的问题，提出了一种基于DSmT分层递阶快速近似推理的飞机图像目标多特征融合识别算法。本文方法具有两个明显的特点:一是多个特征的提取获得了足够多的有用互补信息弥补了仅单一特征信息量不足或容易失效的缺陷;二是根据PNN(ProbabilisticNeuralNetworks)网络的初识别结果和类似统计学中极大似然思想的规则，构造目标识别率矩阵对基本信度进行赋值，为信度赋值构造困难的问题提供了新的思路。\n 最后，通过仿真实验，从识别率、实时性、鲁棒性和目标识别的极限尺寸几个方面，对本文方法进行了全方位的分析，实验结果证明本文方法的有效性。而且，在VisualStudio2008开发工具平台上用C++搭建了一个演示平台，对F22红外飞机飞行视频进行了演示，获得了良好的结果。

关键词：目标识别算法多特征融合飞机图像概率神经网络 DSmT近似推理

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运动目标识别算法研究

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西北电讯工程学院学报 1985年第4期 92-98页

作者：林思明西北电讯工程学院研究生部

本文介绍了几种广泛引起重视的特征描述算法,并对其性能作了定性的评价,提出了一种以二维付立叶变换为基础的运动目标形状描述算法,该算法可用于对目标进行粗分类。

关键词：目标识别算法不变性投影法结构分析矩不变量图像函数

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基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法

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鲁东大学学报（自然科学版） 2016年第1期32卷 31-37页

作者：郭伟震张歆茗方敏朱仁萍周莉鲁东大学信息与电气工程学院山东烟台264039 思高方达金融服务(上海)有限公司上海200122

为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的关联关系,根据相似度矩阵非负对称的性质求取各证据源的相似... 详细信息

为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的关联关系,根据相似度矩阵非负对称的性质求取各证据源的相似度、可信度等特征,进而利用证据源的可信度进行加权平均求和,得到不同证据源对各焦元的支持度,并将其作为一组中心值;然后构造相似度函数,并计算不同证据源中的各焦元信度赋值与其对应焦元的中心值的关联程度,从而确定参与产生矛盾信息的焦元的可信度;最后,在局部冲突信息再分配的基础上,给出改进的D-S组合规则.并与D-S算法、已有改进D-S算法进行仿真分析、对比,结果表明:无论是在相对好的探测环境还是强干扰的环境下,本文所提出的改进D-S算法的目标识别结果均优于D-S及其已有改进算法,且是一种实时性好、抗干扰能力较强,适用范围广泛的目标识别算法.

关键词： D-S证据组合规则冲突信息可信度目标识别算法

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一种基于数据融合的遥感目标识别算法

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无线电工程 2004年第12期34卷 32-35页

作者：赵波孙即祥张学庆马晖张翠平国防科技大学长沙410073 中国电子科技集团公司第54研究所石家庄050081

针对实用遥感侦察系统中需判别飞机、舰船目标类型多的特点,提出了一种将线性不变矩和投影匹配技术结合起来的融合算法:先依据线性不变矩特征进行粗搜索,然后提取粗选目标的垂直、水平投影轮廓特征与模板进行一维匹配,将得到的相似度和... 详细信息

针对实用遥感侦察系统中需判别飞机、舰船目标类型多的特点,提出了一种将线性不变矩和投影匹配技术结合起来的融合算法:先依据线性不变矩特征进行粗搜索,然后提取粗选目标的垂直、水平投影轮廓特征与模板进行一维匹配,将得到的相似度和相关系数以模糊推理技术进行精细融合判别,经实验比较,该算法比单一的不变矩或投影匹配法的识别率都高,运算速度比投影匹配法快。

关键词：目标识别算法不变矩匹配法轮廓特征数据融合融合算法投影一维线性判别

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基于识别模型泛化能力的目标识别算法简析

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科学技术创新 2023年第21期 35-38页

作者：王晶莫绪军朱常玉品茗科技股份有限公司浙江杭州

目标识别算法朝着智能化和跨域交叉方向发展,为适应场景多样性特点,并能够提升算法泛化能力,需满足无监督条件,从而达到跨域目标识别需求。为满足以上目的,文章重点研究目标识别算法框架和模型构建具体方法,提出以SJDA方法合理设计提高... 详细信息

目标识别算法朝着智能化和跨域交叉方向发展,为适应场景多样性特点,并能够提升算法泛化能力,需满足无监督条件,从而达到跨域目标识别需求。为满足以上目的,文章重点研究目标识别算法框架和模型构建具体方法,提出以SJDA方法合理设计提高识别模型泛化能力的算法。并使用误差边界估计方法验证性能,证明此种算法的合理性以及高泛化能力,得出目标识别算法符合跨域大样本识别需求的结论。

关键词：目标识别算法性能验证模型构建误差边界估计

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自适应阈值多尺度FAST-12快速目标识别算法

自适应阈值多尺度FAST-12快速目标识别算法

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第17届全国图象图形学学术会议

作者：居文玉余文秋孙贺李英瑞赵志文北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京 100191 北京师范大学信息科学与技术学院北京 100875 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京 100191 北京师范大学信息科学与技术学院北京 100875

SIFT、BRISK等算法存在运算复杂、实时性差等问题,不能满足高速目标识别等应用需求,本文提出一种基于多尺度FAST-12的自适应阈值快速目标识别算法.首先,构造高斯空间金字塔,并在金字塔每层上使用自适应阈值的FAST-12检测子,然后利用Hess... 详细信息

SIFT、BRISK等算法存在运算复杂、实时性差等问题,不能满足高速目标识别等应用需求,本文提出一种基于多尺度FAST-12的自适应阈值快速目标识别算法.首先,构造高斯空间金字塔,并在金字塔每层上使用自适应阈值的FAST-12检测子,然后利用Hessian矩阵去除特征不明显的边缘点,利用非极大值抑制法进一步筛选,消除特征点块,采用灰度图心法为提取出的特征点分配方向,最后利用同心圆的采样模式,通过贪婪穷举方法直接生成二进制描述子.实验结果表明,该算法在图像缩放、旋转和噪声影响的情况下,仍能准确地识别出目标,性能稳定可靠,而算法的运行速度得到了极大的提高.

关键词：目标识别算法自适应阈值特征点提取二进制描述子

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