检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化技术与应用 2025年第2期44卷 145-149页

作者：卢铭翔惠小东金鑫张家兴陈煜敏南方电网数字电网集团有限公司广东广州510700

设计变电站远程智能巡检图像目标快速识别算法,通过高效的目标识别性能,提升变电站巡检水平。利用无人机搭载相机,采集变电站远程智能巡检图像,通过小波变换方法滤波处理所采集的智能巡检图像。利用自适应阈值分割方法,分割已滤波处理... 详细信息

设计变电站远程智能巡检图像目标快速识别算法,通过高效的目标识别性能,提升变电站巡检水平。利用无人机搭载相机,采集变电站远程智能巡检图像,通过小波变换方法滤波处理所采集的智能巡检图像。利用自适应阈值分割方法,分割已滤波处理的变电站远程智能巡检图像,将智能巡检图像划分为前景图像与背景图像。以智能巡检图像的前景图像为基础,构建高斯差分金字塔,提取图像的SIFT特征。依据所提取智能巡检图像的SIFT特征构建样本集,作为特征加权支持向量机的输入,利用特征加权支持向量机输出目标快速识别结果。实验结果表明,该算法可以快速识别变电站远程智能巡检图像中的目标,目标识别时间低于500 ms。

关键词：远程智能巡检目标识别算法 SIFT特征特征加权

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革兰染色图像的目标识别与分割算法及系统

革兰染色图像的目标识别与分割算法及系统

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作者：娄博华杨旭朱慧敏沈海东刘中华王国强 225300 江苏省泰州市药城大道837号

本发明涉及一种革兰染色图像的目标识别与分割算法及系统。所述算法包括：图像采集与标注；训练初始识别与分割模型；微调训练目标识别分支；微调训练目标分割分支；图像识别与分割结果输出。本发明在目标识别算法中，增加全局图像的语... 详细信息

标准号: CN116935383A

本发明涉及一种革兰染色图像的目标识别与分割算法及系统。所述算法包括：图像采集与标注；训练初始识别与分割模型；微调训练目标识别分支；微调训练目标分割分支；图像识别与分割结果输出。本发明在目标识别算法中，增加全局图像的语义分割检测分支，能够快速有效地实现染色图像中多种细胞或菌种目标的同时检出，从而提高医务人员的工作效率和多类目标检出任务的准确性。

关键词：训练目标检出微调目标识别算法有效地实现多类目标分割结果分割模型分割算法革兰染色工作效率目标识别全局图像染色图像图像采集图像识别语义分割菌种算法标注图像细胞输出分割检测

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嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统

嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统

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作者：黄方陈胜亿彭书颖陈胤杰 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

一种嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，属于实时目标检测领域。本发明嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，摒弃了传统的“一对一”模式，能被同时用于多个无人机数据处理应用，且不同地理位置的多用户还能... 详细信息

标准号: CN113358100A

一种嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，属于实时目标检测领域。本发明嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，摒弃了传统的“一对一”模式，能被同时用于多个无人机数据处理应用，且不同地理位置的多用户还能通过远程对系统进行管理和控制。特别的，本发明目标识别客户端中，为了得到更好的实时识别效果，对YOLOv4目标识别算法进行了改进，获得了更好的识别结果及更快的识别速度。因此，本发明系统能有效地减少相应研究者基于无人机的实时数据处理工作量，且系统部署简单，可移植性强，使用方便，能显著提升相关研究者的工作效率。

关键词：实时目标识别嵌入式算法目标识别算法实时目标检测实时数据处理数据处理应用管理和控制有效地减少改进发明目标工作效率可移植性实时识别系统部署传统的多用户客户端一对一工作量地理位置

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嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统

嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统

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作者：黄方陈胜亿彭书颖陈胤杰 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

标准号: CN113358100B

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基于可见光图像的目标探测与识别算法研究

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科学技术创新 2022年第7期 17-20页

作者：王涛吕鑫北京机械设备研究所北京100854

本文以某项目的光电探测装置为硬件载体,以某次目标特性测试试验取得的图片为样本,介绍了浅层神经网络和卷积神经网络在目标图像的预处理与图像特征提取过程中的作用。对两种算法的正确识别概率进行了比对,证明了卷积神经网络能有效提... 详细信息

本文以某项目的光电探测装置为硬件载体,以某次目标特性测试试验取得的图片为样本,介绍了浅层神经网络和卷积神经网络在目标图像的预处理与图像特征提取过程中的作用。对两种算法的正确识别概率进行了比对,证明了卷积神经网络能有效提升目标识别概率。

关键词：目标识别算法浅层神经网络卷积神经网络

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基于可重构计算的SAR成像与目标识别高性能实现方法

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现代雷达 2024年第12期46卷 102-109页

作者：纪津伦宋雨龙李世平邓松峰何国强傅玉祥南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023 江苏华创微系统有限公司江苏南京211889 上海航天电子技术研究所上海201109

合成孔径雷达(SAR)广泛运用于军用与民用领域,常用于执行成像与目标识别任务。然而,SAR图像的成像与目标识别任务有着庞大的图像尺寸,其性能受到硬件资源的严重限制。文中立足于新兴的可重构计算技术,基于可重构计算芯片提出了SAR成像... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)广泛运用于军用与民用领域,常用于执行成像与目标识别任务。然而,SAR图像的成像与目标识别任务有着庞大的图像尺寸,其性能受到硬件资源的严重限制。文中立足于新兴的可重构计算技术,基于可重构计算芯片提出了SAR成像与目标识别系统的高性能实现方法。可重构计算芯片采用重构控制技术实现不同的计算与数据通路,兼具灵活性与高能效。文中选取线性调频变标算法与YOLOv3-tiny神经网络构建系统算法内核,针对SAR图像大尺寸的特点,在成像阶段提出了多核并行与内存规划方案,在目标识别阶段提出了图像分割策略和多核并行方案。文中的成像与目标识别系统经实验证明达到了显著的性能提升效果;在1000×1000大小图像成像方面取得了单张图66.8 ms的用时表现,优于Intel i5-12500的115 ms;在480×480大小图像识别方面取得31.3 ms的用时表现,优于Jetson nano的147 ms。

关键词：合成孔径雷达信号处理可重构计算并行计算线性调频变标成像算法目标识别算法

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下视成像制导系统目标识别技术研究

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弹箭与制导学报 2005年第2期25卷 7-10页

作者：遆小光周凤岐姚郁哈尔滨工业大学控制与仿真中心哈尔滨150001 西北工业大学航天学院西安710072

针对下视成像导引头的成像特点,提出了基于仿射几何不变量的目标识别策略。针对基于仿射矩不变量的目标识别算法存在的计算速度慢,易受噪声影响的缺陷,给出了一种基于平稳小波仿射不变量目标识别算法。取得了更好的识别效果。

关键词：目标识别技术成像制导系统目标识别算法几何不变量成像导引头仿射不变量识别策略噪声影响计算速度矩不变量识别效果

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基于智能天线的毫米波雷达目标识别技术

基于智能天线的毫米波雷达目标识别技术

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作者：李威苏州大学

学位级别：博士

随着近年来汽车数量的不断增加,交通事故发生频繁,高级驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)的应用使得未来车辆能够在危急的环境中辅助驾驶员工作,并能提醒他们潜在的危险。车辆环境感知系统是汽车高级驾驶员辅助... 详细信息

随着近年来汽车数量的不断增加,交通事故发生频繁,高级驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)的应用使得未来车辆能够在危急的环境中辅助驾驶员工作,并能提醒他们潜在的危险。车辆环境感知系统是汽车高级驾驶员辅助系统的关键,而汽车传感器则充当了汽车的“五官”来感知周围环境。毫米波雷达因其探测精度高、实时性好和适用性强等特点而备受关注。对应毫米波雷达天线和算法的研究也是学术界研究的热点。近年来智能天线领域的理论越来越多应用于车载毫米波雷达。智能天线分为多波束智能天线和自适应阵智能天线。智能天线最初广泛应用于雷达、声呐及军事通信领域,智能天线也叫自适应阵列天线,它由天线阵、波束形成网络、波束形成算法三部分组成。它通过预先设定满足某种准则的算法去调节各阵元信号的加权幅度和相位,从而调节天线阵列的方向图形状,以达到增强所需信号,抑制干扰信号的目的,毫米波雷达中目前智能天线主要采用微带阵列天线。本文围绕智能天线在汽车毫米波雷达目标识别的研究展开,以实际项目为依据,采用理论分析、仿真实验、工程验证相结合的方法,对毫米波雷达系统智能天线的两个主要组成部分:多发多收阵列天线设计和数字波束形成(Digital Beam Forming,DBF)算法进行了分析研究,提出了稳健自适应波束形成算法,对比目前的密度聚类算法,提出了基于神经网络的聚类算法来定义先验预测区域,并在此基础上研究了毫米波雷达目标跟踪、识别算法。同时研制了77GHz毫米波雷达系统,并对所提算法进行实验验证。本文主要的研究内容包括以下几个方面:(1)毫米波雷达前端多发多收(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)阵列天线的设计与应用。分别以切比雪夫多项式和泰勒多项式为理论依据进行两种不同的阵列天线研究,其中切比雪夫阵列天线研究目标为获得最优的副瓣电平和波束宽度设计,而泰勒阵列天线研究目标为使得靠近主瓣的副瓣具有最佳方向图分布。首先在采用切比雪夫多项式阵列天线研究中,基于微带天线偏差因素模型分析,提出一种对10元串馈微带天线的加权优化方法,来修正理论设计,对该方法进行了仿真和制作实际样品测试,优化效果和理论分析符合。其次,在采用泰勒多项式分布阵列天线研究中,对泰勒分布的参数进行了分析,提出了一种可以实现水平空域划分的阵列天线,以实现雷达的宽广范围覆盖和远距离探测的目的。在泰勒多项式分布阵列天线的模型建立过程中,进行三波束水平空域划分的模型设计,同时进行了相移馈电网络分析和研究,最后对所设计的泰勒多项式阵列天线进行仿真并制成实际样品进行实测,而仿真和实测结果均与理论分析相符合。(2)提出一种基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)的稳健自适应波束形成算法和一种新的雷达扫描策略。首先对智能天线的自适应波束形成技术进行了进一步的理论推导,基于贝叶斯理论提出一种基于SBL的稳健自适应波束形成算法。该算法基于空间信号的稀疏特性,采用稀疏贝叶斯学习方法获得干扰加噪声协方差矩阵的鲁棒最大似然估计,并得到期望方向上的导向矢量估计,进而求得波束形成器的最优权矢量。对应有效目标和无效目标的问题。对比传统密度聚类算法,研究和采用了神经网络聚类算法,设计实现了对不同属性目标的分类,对应了传统密度聚类对应分类适应性差的问题,并根据分类结果将雷达探测区域进行重构,区分出先验预测区域和无效区域,在此理论基础上提出一种基于先验预测区域的扫描策略算法,减少了对无效区域的扫描时间,大大提高了基于智能天线的数字波束形成雷达扫描效率。仿真结果表明,基于SBL的稳健自适应波束形成算法在较大的输入信噪比范围内和低快拍数的情况下达到了较好的阵列输出性能,且对于指向误差具有很好的稳健性,算法计算复杂度低、收敛速度快。(3)对雷达目标识别算法展开研究。首先研究了二维FFT对雷达回波信号的信息处理,以计算目标距离和速度;研究了DBF,通过对权值的控制,使得阵列方向图的主瓣对准期望信号,零陷对准干扰信号,从而实现高速置零、天线自校正、超低副瓣、超分辨、自适应空时处理和复杂的能量等。研究了恒虚警算法对干扰噪声的滤除、排除虚假目标,研究了多目标检测算法,以对多个有效目标的准确识别,卡尔曼滤波算法则是实现对有效目标的实时跟踪。基于以上研究,为了验证雷达目标识别的准确性,将雷达系统识别的目标投射到视觉系统中,研究雷达系统和视觉系统融合的方式来对目标进行识别。由实车中的雷达系统和视觉系统的空间安装位置建立模型,对两个系统之间的坐标转换关系进行研究,从而建立两个系统之间的空间融合模型;因为毫米波雷达和摄像头的工作频率有差异,这里的参考基准一般选择更低频率的雷达系统,通过多线程同步程序设计的方法,构建雷达系统和视觉系统的时间融合模型。针

关键词：毫米波雷达智能天线切比雪夫水平空域划分 DBF SBL 目标识别算法均值漂移

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火眼金睛——自动目标识别系统

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现代兵器 2000年第4期 29-32页

作者：安树民

去年美国国际预测机构的防务分析部在科索沃危机的总结报告中把目标辨认和敌我识别装置列为未来战斗机的标准电子装备,由此可见目标识别在未来战争中的重要作用。然而,从光电传感器或高分辨力雷达所提供的图像上自动识别出目标并非易事... 详细信息

去年美国国际预测机构的防务分析部在科索沃危机的总结报告中把目标辨认和敌我识别装置列为未来战斗机的标准电子装备,由此可见目标识别在未来战争中的重要作用。然而,从光电传感器或高分辨力雷达所提供的图像上自动识别出目标并非易事。传统的自动目标识别方法是,首先通过提取廓影而将目标从背景中

关键词：自动目标识别系统地面目标目标识别算法美国空军图像处理合成孔径雷达相干机载侧视雷达侧视雷达目标识别技术目标捕获飞行试验试飞目标图像频谱信息图像数据库导弹导引头红外传感器

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基于机器视觉的轮履复合移动平台目标识别与跟踪系统研究

基于机器视觉的轮履复合移动平台目标识别与跟踪系统研究

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作者：张泊宁南京理工大学

学位级别：硕士

本文以一款轮履复合移动平台为研究对象,开展其上装云台的人物目标识别与跟踪系统的研究设计。通过在平台上二轴云台固定的摄像头获取图像信息,经由目标识别算法处理后,识别出人物目标,并提取目标位置信息,反馈给二轴云台控制系统,控制... 详细信息

本文以一款轮履复合移动平台为研究对象,开展其上装云台的人物目标识别与跟踪系统的研究设计。通过在平台上二轴云台固定的摄像头获取图像信息,经由目标识别算法处理后,识别出人物目标,并提取目标位置信息,反馈给二轴云台控制系统,控制云台跟随目标运动。(1)本文首先调研了外无人平台、目标识别算法以及云台控制的研究现状及发展趋势,分析了无人平台跟踪人物目标的研究重点。(2)在已有的轮履平台基础上,根据目标跟踪的需求,建立了轮履复合移动平台底盘的运动学模型。并对上装二轴云台做出了电机选型、控制电路等硬件上的设计。(3)选取人物作为识别跟踪的目标,分析了人物目标的图像特征。运用HOG与SVM结合的方式实现人物目标识别,并运用HOG特征改进了Camshift跟踪算法,提升其对人物目标的跟踪效果;根据人物目标的特殊性,通过选取特定锚点框数目的方式改进了YOLO2算法,提高了人物目标识别性能。通过将武器目标加入识别目标来分辨人物目标性质。并将程序移植到Jetson TX2嵌入式平台的Ubuntu系统下运行。(4)根据云台目标跟踪的控制需求,设计了基于STM32控制核心的PID控制算法。根据云台装载的MPU6050反馈的云台速度信息、云台电机反馈的电机机械角信息,结合电机内部的电流反馈,实现速度、位置、电流三环闭环PID控制,提高了二轴云台控制的稳定性。(5)设计实验对云台系统进行了测试。对云台的初始化过程,以及云台运动过程中速度角度等参数进行了测量,通过绘制变化曲线的方式分析测试结果;设计了针对持有武器的军事人物目标的云台跟踪实验,测试了云台的目标跟随性能。

关键词：轮履复合平台二轴云台目标识别算法目标跟踪算法 PID控制

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