一种可行的自动目标识别框架方案

自动目标识别（ATR）作为一个重要的研究对象,无疑是举世公认的高难度技术之一。自动目标识别框架是整个自动目标识别系统的基础,直接关系到系统的识别效率和实用化程度。本文从自动目标识别框架设计的目标与设计需求分析着手,使用可视化程序界面设计了框架的原型,同时帮助设计者进行选择和提供了改进优化的机会。该框架可应用于单个或多个算法,或是整个ATR系统。框架可以用于大的系统,而ATR只是其中一个部分,也可以嵌入到更大系统的框架中。     

基于智能控制算法的自动驾驶系统优化研究

针对传统自动驾驶系统的目标检测与识别模块易受到周围环境的影响而使得系统在准确性、实时性存在不足等问题,文中在分析传统算法的基础上,利用智能化控制算法中的SVM方法对现有的车辆自动化驾驶系统进行优化。该优化算法通过对输入图像特征的提取与训练得到相应的分类器模型,然后利用该模型进行目标的检测与识别。测试结果表明,该优化系统对于车道线、车辆及行人等目标的检测效率与准确率等方面均优于基于特征的传统算法,验证了该方法的可行性。     

雷达自动目标识别算法的集成与评估

雷达自动目标识别算法的集成与评估对加快其实用化进程具有重要意义.在对目标识别系统进行模块化分解的基础上,以识别所利用目标信息为识别算法分类的依据,设计开发了工具箱式的目标识别算法集成系统,可为识别系统的设计提供常用的算法模块.通过引入效能评估,可方便加入使用者的经验知识,拓展了目标识别算法评估的内容,增强了评估系统辅助决策的功能,最后给出了完整的评估流程.     

基于ROC曲线的目标识别性能评估方法

在自动目标识别（ATR）领域，评估目标识别算法性能的指标常用的有分类准确度、精确度、检测概率、混淆矩阵等，但这些指标都存在固有的局限性，对类别先验概率不具有稳健性。近几年来采用的基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法得到的评估结论不敏感于类别先验概率，从根本上克服了以上指标的缺陷。同时，该评估方法可以在错误分类代价未知的情况下进行，并能对识别算法进行多门限评估，因而在分类器识别算法性能评估中得到了广泛应用。文中首先叙述了ROC曲线和ROC曲线建立的方法，然后详细论述了基于ROC曲线的评估方法中常用的性能评估指标。     

红外目标自动识别(ATR)算法性能评估的方法研究

本文对红外自动目标识别(ATR)算法性能评估的发展进行了系统的梳理,介绍了ATR算法性能评估过程中必不可少的工作条件限制以及性能指标的选取,并总结了目前ATR算法性能评估中经常采用的几种方法。     

基于支持向量机的红外成像自动目标识别算法

本文针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,提出了一种利用若干二维图像识别三维目标的自动目标识别算法,并引入支持向量机作为分类器．仿真试验结果表明,该算法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题．同时,通过比较,证明该算法比传统识别算法拥有更高的识别率．     

基于分形特征的机场跑道识别算法的研究

典型目标的检测识别是精确制导武器的关键技术之一。根据红外图像中机场跑道的分形维特性，文章提出并实现了一种利用目标分形几何特征检测机场跑道区域，并进一步分割、识别潜在目标的新算法。仿真实验结果证实该算法成功地识别出了机场跑道。本文的算法运算量较小、适合于实时处理，适用于人造目标的自动识别。     

基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法

提出了一种基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别新算法．根据目标、背景和干扰物的红外多光谱特征信息(辐射强度、光谱分布)构造出目标场景的红外多光谱特征矩阵；采用最大距离法分割图像，融合空间和光谱信息重构出研判目标的红外多光谱特征矩阵；根据研判目标的光谱辐射差异特性建立了红外多光谱图像相关识别准则．实验表明，该识别算法正确可行．     

反舰红外成像导引头自动目标识别跟踪技术研究

文中概要介绍了一种红外成像导引头自动目标识别跟踪技术，在搜索条件下，实现了对实现舰船目标的全自动实时的识别和跟踪，目标丢失后系统能重新自动捕获，自动转入跟踪。     

一个基于神经网络的航空照片自动目标识别算法

针对航空照片中自动目标识别的复杂性,该文提出了一种基于神经网络的自动目标识别算法,算法包括检测和虚警排除两个阶段。检测阶段是在整幅区域中进行快速搜寻,找出所有可能的目标;虚警排除阶段是对检测阶段得到的结果进行进一步的验证,在尽可能保留全部真目标的前提下,将伪目标排除。实验结果证明了算法的可行性。     

基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法实现

激光成像雷达的空间分辨率较高,能成四维像(强度像 三维距离像),适合作目标识别探测器.支持向量机(SVM)是一种能在小样本学习的情况下,仍有较高识别正确率的目标识别方法.通过优化支持向量机算法,将它嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片内,实现目标识别的功能,有很高的现实意义.首先用真实激光成像雷达强度像做实验,测试56个样本,共耗时31.97μs,证明嵌入到数字信号处理器的支持向量机算法能满足实时性要求,识别正确率为98.2%;再用仿真激光成像雷达距离像验证支持向量机的推广能力,证明支持向量机在实时性和识别性能两方面都能满足激光成像雷达的识别要求.     

基于TMS320C6678的细胞图像识别系统并行实现方法

针对医学显微图像自动分析系统在应用中的实时性需求,根据显微镜细胞图像识别原理和多核流水设计准则,分析了细胞图像识别算法实时性,提出了一种基于TMS320C6678显微镜细胞图像识别并行流水实现方法。该方法实现了任务级并行流水,提高了系统的鲁棒性,达到了系统稳定和性能加速的目的。实验结果表明,该方法是可行、有效、可靠的,并且基于TMS320C6678的显微镜细胞识别系统的实时处理能力有很大提升。     

基于ADSP-BF561的视频跟踪系统的研究与实现

设计了基于ADSP-BF561的视频跟踪系统,通过控制摄像机姿态实现对运动目标的自动识别和跟踪。系统采用三帧间差分法与图像分割相结合进行目标识别,利用卡尔曼滤波算法进行目标定位,辅以云台运动控制算法完成目标跟踪。经室内测试,该系统能对运动目标进行有效识别与跟踪,且具有一定的实时性及稳定性。     

周视IRST系统运动目标检测算法的硬件实现

针对当前周视IRST系统中对运动目标检测的需求,综合考虑系统硬件成本和系统实时处理能力需求,研究了基于帧间差分法的运动目标检测算法,并基于FPGA+DSP硬件处理平台,进行了算法的硬件实现与优化,实验结果表明,该信号处理系统检测性能优异,满足目前IRST系统中对运动目标检测的应用需求。     

基于NUFFT的调频步进频高分辨成像与目标识别算法

雷达自动目标识别技术是发展未来智能化武器系统需首先突破的关键技术。相比于2维SAR图像目标识别,基于高分辨距离像(HRRP)目标识别具有数据维度低、对雷达系统计算量和存储量的要求低和成像算法简单的优点。HRRP成像是目标识别中的前导和关键步骤,其速度和成像结果的质量好坏直接决定了目标识别的实时性和准确性。文中探讨了一种新的HRRP成像算法非均匀傅里叶变换(NUFFT)算法,推导并给出了用NUFFT进行调频步进信号的回波模拟和高分辨成像的数学公式。同时通过分析成像算法各步骤的计算量,对4种成像算法的计算量进行了对比分析,并仿真了两类地面目标成像与目标识别的结果。理论分析及仿真验证都表明,该文算法的计算复杂度相对于其它算法均有不同程度的改善,可以有效地应用于雷达目标识别中。      

基于TMS320C6x.系列DSP/BIOS平台的实时电视跟踪系统设计

为解决实时目标识别和跟踪的硬件平台设计问题,本文以两片高性能DSP为核心处理器,设计了基于双DSP的实时图像处理系统.常见的目标跟踪系统算法包括重心跟踪法、相关跟踪法和边缘跟踪,在实时跟踪过程中,根据需要进行各个算法间的切换,为了提高实时电视跟踪系统设计的开发效率及实时跟踪性能,可以在双DSP平台上,在利用TMS320C6x内部自带的实时操作系统DSP/BIOS以及API函数,编写高效的多任务跟踪程序,缩短开发周期.试验证明,基于DSP/BIOS的实时跟踪系统设计可以很好的达到设计要求,不但增强了程序的可维护性,而且程序模块化,可移植性好.     

基于小生境遗传算法的激光切割快速模板匹配

为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题，采用小生境遗传算法，对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明, 无论目标有无旋转，该算法都能达到100%识别，算法运算时间比传统算法快5倍~10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时，具有很好的实用性。     

基于海上无人平台的低功耗实时智能监测系统

针对海上无人值守的监测平台对功耗、实时性、识别率等方面的要求,设计并实现了基于人工智能技术的综合目标识别系统。该系统提出了目标框定预处理算法,大大降低了神经网络的输入数据量;通过神经网络模型优化降低了计算复杂度,并能适应不同尺寸的输入图片。该系统具有良好的性能功耗比,能较好地满足实际应用场景的需求。     

基于USB的天文图像获取及实时处理系统设计

针对某空间目标监视系统的实时目标检测需求,结合所采用CCD相机的接口形式,本文设计并实现了一套基于USB 2.0的高分辨天文图像获取及实时处理系统。首先在深入分析USB 2.0协议的基础上实现了相机数据获取接口,其次结合弱小目标检测算法流程,提出并实现了一种基于DSP＋FPGA的可重构实时信息处理机的硬件实现方案。测试结果表明该设计能实现对复杂环境下低信杂比、低对比度的弱小目标的有效检测,并满足探测系统实时性的要求。     

一种应用于飞机红外图像的分割方法及其实现

分析了待处理飞机目标在红外图像中的特点,设计出一种自适应的红外图像阈值分割算法.算法划分成粗分割和精分割两个步骤.首先,通过粗分割缩小目标范围并将图像初步划分成目标区域及背景区域.然后精分割在波门范围内用粗分割中得到的背景区域去近似真正的背景,修改理论阈值公式,并完成最终的分割.该算法目前已在FPGA上成功实现.外场实验结果表明,分割算法具有稳定可靠而且准确度高的特点,非常适用于实时跟踪处理系统.