一种基于关键帧的战场视频目标挖掘方法

一种基于关键帧的战场视频目标挖掘方法。首先对战场视频进行基于内容的视频检索,提取出关键帧,然后对关键帧进行目标识别,从而快速提取出目标信息。实例证明该方法有效可行。     

一种改进的自适应关键帧提取方法

针对关键帧提取方法中关键帧数目固定,不能根据镜头自适应调整的缺点,将帧间差法与运动变化信息熵方法相结合,提出一种自适应关键帧提取方法。根据镜头的变化确定提取的关键帧数目,采用运动信息的变化熵来提取关键帧,构建关键帧提取的数学模型,并通过实验进行验证。实验结果表明、该算法明显优于等间隔关键帧提取算法,提取的关键帧能较完整地表现序列图像的运动过程,更有利于对视频内容的理解。     

基于等高线和Hausdorff距离的地形匹配方法

研究了一种基于等高线的三维地形匹配方法,分别从实时高程图和参考高程图中提取等高线,将三维地形匹配转化为等高线匹配.通过位置坐标集合的平移算子和旋转算子作用,并利用平均Hausdorff距离度量参考图中不同等高线段的元素集合和实时图等高线段的元素集合的相似度.仿真试验表明,这种匹配方法具有较强的抗噪声和抗形变能力.     

基于Hilbert-Huang 变换的雷达发射机故障特征提取

为解决目前难以准确提取非线性、非平稳雷达发射机故障信号特征的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的雷达发射机故障特征提取方法。介绍HHT中瞬时频率和本征模态函数的概念,给出HHT中经验模态分解及其改进算法集合经验模态分解的具体过程。通过对发射机开关电源输入整流滤波电路的仿真,仿真故障电压信号经过集合经验模态分解得到若干本征模态函数,对其中一个本征模态函数进行Hilbert变换提取瞬时频率。计算结果表明:基于HHT的雷达发射机故障特征提取所得的瞬时频率物理意义明确,能够充分可靠地检测故障信息、提取故障特征。     

改进型LBP 算子在异源图像匹配的应用

针对现有异源图像处理方法的不足,提出一种适合于描述异源图像纹理分布特征的改进的LBP特征的匹配算法。通过改进的LBP算子分别得到基准图和实时图的全局纹理分布特征;在此基础之上提取出基准图和实时图分块加权后的联合直方图特征并作为最终特征;并对图像分块加权后得到的联合LBP特征进行异源图像的特征匹配,在基准图上对此特征进行相似搜索得到相似系数图,峰值点即为匹配点。实验结果表明:通过LBP算子提取的纹理特征能够很好地应用于异源图像匹配,且匹配效果稳定优异,具有很好的工程应用价值。     

对极几何约束数字图像判读方法

针对靶场光测图像相似小目标难以分辨的难题，利用多站图像上目标像点之间的对极几何约束关系，采用多站图像对极几何约束同一目标匹配技术，提出了靶场多站图像多目标判读的新技术，突破了传统方法仅进行单站图像判读的局限。通过进行仿真计算，证明依靠多站图像判读可以有效解决从相似多目标中快速分辨真实目标的判读问题。     

非平稳随机信号的时频分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT),利用时间序列上下包络的平均值确定"瞬时平衡位置",进而提取固有模态函数.通过实际测试比较STFT、WVD、DGS、HHT等方法.采用HHT算法实现时频信号模态的分解和提取,从DGS时频能量分布图形上可看到对交叉项的抑制,该优点WVD方法不具备.而采用DGS不用像STFT那样受窗函数选择的矛盾困扰,对信号的时频分辨高于STFT.     

航空航天科技科普视频资源个性化推荐方法

针对当前航空航天科技科普视频个性化推荐准确率较低的问题,提出一种航空航天科技科普视频资源个 性化推荐方法。构建二值函数结合用户科普视频行为数据,实现用户航空航天科技科普兴趣挖掘;利用Ffmpeg 提取 视频帧,使用关键帧算法,划分航空航天科技科普视频资源类别;应用协同过滤算法与优化矩阵分解模型,设计科 普视频资源个性化推荐算法。构建实验环节,实验结果表明：此方法的视频类型划分准确性较高,且可对用户兴趣 进行高精度分析,提升科技科普视频资源个性化推荐准确率。     

旋转视频中特征点的迭代筛选与光流估计匹配研究

转动抖动补偿是视频稳像的难点,针对转动抖动补偿中的关键技术特征点的筛选与匹配展开研究。建立了图像的6参数仿射模型;推导得到估计有意运动参数的超定方程;采用最小二乘迭代算法来去除绝对误差和(SAD) 算法误判的特征点;采用金字塔(LK)光流算法来对旋转视频进行特征点匹配。编程实现算法;用特征窗口梯度矩阵法(KLT)提取特征后,分别用SAD算法和LK光流算法进行匹配,求解得到旋转变换阵参数误差,分析、比较并图示了误差原因;利用Kalman滤波去除无意运动;对含转动抖动的视频进行稳像补偿。在自主移动机器人平台上开展了实验。结果表明LK光流算法相比SAD算法对旋转视频的特征点匹配误差小,结合Kalman滤波可有效补偿转动抖动,将最大8.37°的转动抖动稳像到3.68°以下。     

基于多模型结合的军事命名实体识别

针对军用命名实体的识别难点,采用多模型结合的方法进行军事命名实体识别。在对军用文本信息进行深入的研究和分析的基础上,根据其特点设计了一个基于双层模型的军事命名实体识别系统,并将军事命名实体分为简单实体名和复杂实体名2类：在底层采用CRFs模型进行简单实体名识别,再采用SVM与CRFs结合判断命名实体的左右边界,进行复杂命名实体的辅助识别,最后进行两层识别结果的合并。实验结果表明：该识别模型是一种比较理想的方法。     

基于深度学习框架的装配机器人零件实时检测方法

针对工业生产线上装配机器人在粘连、堆叠、光照变化及环境因素干扰等复杂条件下零件检测率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进YOLOv3深度学习框架的零件实时检测方法。在基础特征提取网络Darknet-53的每个残差网络后嵌入CFE模块,构建融合CFE模块和Darknet-53的深度特征提取网络CFE-Darknet53,建立YOLOv3深度学习框架下基于CFE-Darknet53的零件实时检测模型,提升检测网络在复杂环境下特征提取能力;设计一种改进K-means算法来预测边界框,通过对零件数据集进行聚类分析,选取最优的锚框个数和尺寸,进一步提高检测准确性。实验结果表明：在复杂条件下,改进算法对相似度很高的多类零件检测准确率能达到91.6%以上,相比YOLOv3算法提升了近10%以上;检测时间为43 ms,在视频传输帧率（24帧/s）下实现了零件实时准确检测。     

视频序列中目标定位跟踪的ー种新方法

提取视频序列中的目标轮廓，进行定位、跟踪，是当前视频处理技术研究中的一个热点。提出了一种新的视频目标半自动定位跟踪的算法。对于初始帧，采用改进的交互方法进行目标的精确定位；在后续帧中，采用零交叉点约束的Snake算法，对具有凹边和尖点特征的复杂目标准确跟踪，获得了理想的实验结果。     

一种基于帧差法结合 Kalman 滤波的运动目标跟踪方法

为解决视频帧目标跟踪中的尺度变化导致的目标跟踪发生跟丢的问题,提出一种自适应跟踪窗口的处理 方法,利用下一帧的估计位置与当前帧目标位置的差值作为检测量,自适应调整跟踪窗口,实现目标的有效检测和 跟踪。实验结果表明：该方法能有效降低目标跟丢的概率,预防目标的误跟踪,适应目标尺度变化。     

基于时空卷积特征记忆模型的坦克火控系统视频目标检测方法

视频目标检测技术是提升坦克火控系统战场目标搜索能力的有效手段。针对面向坦克火控系统的视频目标检测任务,提出一种基于时空卷积特征记忆模型的视频目标检测方法。将时空卷积特征校准机制与卷积门控循环单元相结合,建立时空卷积特征记忆模型,同时对多个视频帧中目标的表观特征及运动信息进行建模,以传递并融合视频帧中的目标信息。在特征提取网络以及检测子网络中结合可形变卷积,在检测过程中应用视频序列非极大值抑制,提高对形变以及遮挡目标的检测能力。构建一个包含多种目标类型、尺度、遮挡等条件的坦克火控系统视频目标检测数据集,为多种目标检测方法的测试提供依据。测试结果表明,与R-FCN、 D&T以及MANet等目标检测方法相比,所提方法的平均精度均值最高,能够更好地满足装备的应用需求。     

陆军武器装备作战运用仿真模型体系

为了加强陆军武器装备作战运用仿真模型资源建设,构建仿真及其应用分析模型体系,以陆军武器装备作战运用研究为主题,以仿真科学研究为主要手段,面向仿真应用提出以陆军作战实体为中心多层次行为建模方法,构造实体模型,确定实体间关系,构建基本动作、战术行动和指挥决策等多层次的模型体系框架,结合陆军武器装备作战运用主题构建了仿真应用分析模型结构.结果表明,该模型能使仿真应用系统设计更加科学、合理,为陆军武器装备各实体及其行为模型组件开发提供技术和方法指导.     

视频图像快速去雾系统设计

针对雾天视频图像退化严重的现象,使用TMS320DM6437处理器及其外围电路,研制了一种视频图像快速去雾系统;利用大气物理模型建立基于yCrCb空间的去雾模型,通过简单的数学推导和均值滤波算法,并利用查表法提高计算效率,实现视频图像的快速去雾;通过实验论证和结果分析,得出该系统具有自动化程度高,鲁棒性强,实时性好等特点,可以处理各种不良成像条件下的视频图像,对于720×576分辨率的视频图像,处理速率可以达到50帧/s,满足工程应用的要求。     

基于灰度图像的阴影检测算法

基于灰度图像的阴影检测算法,通过快速归一化互相关函数计算方法其复杂度,并采用背景减法与帧差法相结合方法提取运动前景.其步骤包括提取运动前景及检测运动目标的阴影.该方法与基于HSV模型的阴影检测算法相比,实验表明:在不需要任何的颜色信息的情况下,基于灰度图像的阴影检测算法能较好检测出阴影.     

一种高分辨雷达目标识别方法的研究

探讨了高分辨率雷达视频回波特征提取及识别方法。鉴于时域视频回波波形特征变化较快，不适合作为目标特征进行识别。回波频域的波形（频谱）相差不大，为了提高谱的分辨率，本文提出对回波信号作Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换，以提高谱的分辨率。理论分析与实验结果均表明以回波信号的Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换作为目标特征优越性。以ＢＰ网络作为分类器，对两类目标进行了识别，仿真结果说明了此方法的有效性。