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随着红外成像制导技术的发展,它对制导跟踪算法的精度和实时性的要求越来越高。制导系统已被要求在20 ms的时间内输出跟踪结果。某些跟踪算法虽然效果较好,但达不到实时输出。经典的制导算法-相关跟踪算法主要基于像素灰度特征进行跟踪,无法解决跟踪过程中由于目标的旋转、膨胀以及仿射变换带来的跟踪点漂移问题。为了解决经典相关跟踪算法无法解决图像旋转时的跟踪稳定性问题以及目标图像急剧膨胀时的跟踪点漂移问题,研究了图像不变矩的特征。利用图像不变矩的旋转-伸缩-平移不变性,选择合适的不变矩特征用于跟踪。通过用归一化的乘法相关函数以及基于相关系数值的模板更新策略设计跟踪算法,解决了复杂背景及强噪声条件下不能对尺寸和形状发生变化的目标进行稳定跟踪的问题。 相似文献
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光电导引头是智能化弹药的重要组成部分,信息处理是其精确制导的核心关键技术。从工程应用角度出发,系统地分析了光电导引头信息处理的主要任务及技术需求,梳理了经典的分布式模块化信息处理设计技术方案,总结了其显著优点和主要缺点。随着精确制导武器未来作战目标、环境和任务使命的需求变化,为了适应光电导引头多模复合、智能化、小型化、轻量化和低成本发展趋势,更好地满足弹载环境制约的迫切需求,充分运用超大规模集成电路和信息处理技术的革新成果,在光电导引头系统总体架构上,提出了集成小型化信息处理设计思路,并给出了典型的应用方案,设计了核心性能指标,在综合成本和功耗等方面优势显著,具有较强通用性,有利于导弹制导平台架构统型,导弹系列化及换代升级, 为新一代先进光电导引头工程研制提供参考。 相似文献
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实现图像末制导导弹发射后不管和远程精确打击,自动目标识别的工程化应用是关键技术。概述了国内外精确制导武器自动目标识别的发展历程、识别方法、技术水平和应用效果等现状,分析了基于目标特征和模板匹配的识别方法与应用场景,指出了两类经工程化验证有效的自动目标识别方法,梳理了任务规划、主要执行内容、规划质量对不同识别方法的影响等自动目标识别流程。为了适应未来精确制导武器智能化发展需求,深度学习识别技术工程化应用成为了新趋势,针对解决好深度学习算法效率与应用精度的平衡问题,重点分析了网络剪枝、权值量化、低秩近似和知识蒸馏等实时加速推理关键技术;针对网络模型训练,提出了有效解决训练样本不足或军事目标样本获取困难等问题的思路。随着多波段、多模复合制导技术的广泛应用,信息融合为目标识别的工程化应用提供了新技术途径。如何适应各种复杂场景和人工主动干扰是图像末制导面临的重大挑战,阐述了在干扰条件下目标识别鲁棒性,是自动目标识别技术在图像末制导应用中需要迫切解决的工程化问题。 相似文献
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带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对图像跟踪中目标的尺度和旋转变化,将Lindeberg的尺度理论与Mean-Shift算法结合起来,提出了一种带宽自适应Mean-Shift跟踪算法。该算法在Mean-Shift的框架下,将尺度和旋转量与平移量同等看待,通过求解核函数带宽,计算出目标的变化参数,最终精确定位目标。另外,引入SAD算法对目标进行先期粗略定位,克服了目标做无规律大位移运动时Mean-Shift算法跟踪效果不佳的问题,同时也降低了Mean-Shift算法的迭代收敛次数。大量实验仿真表明,该算法对目标的仿射变化、非刚性形态变化,以及无规律的大位移运动具有有效性和鲁棒性。 相似文献
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为了适应智能弹药应对复杂对抗作战的需求,随着高性能探测器和信息处理器等关键器件的更新换代,基于深度学习的目标识别技术工程化应用兴起,针对新一代光电导引头的未来发展趋势,阐述了多模复合制导体制、集成小型化、智能化实战应用和低成本设计等显著特点。分析了采用可见光、红外和激光等多模复合的光电导引头,在拓展导弹末制导作用距离、适应全天候全天时工作和提升抗干扰能力等方面的优点。指出了光机总体集成和信息处理系统集成是解决复合导引头小型化的关键技术。强调了自动目标识别和多弹协同等导引头智能化特征。提出了采用小型化共孔径多模光电复合探测、一体化集成信息处理、低成本技术体系、低成本制造工艺和低成本作战保障等技术实现光电导引头低成本工程应用的建议。 相似文献
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红外舰船目标检测是舰船目标自动识别与跟踪的关键技术之一。针对现有方法在舰船目标成像灰度呈现"双极性"(舰船亮度高于或低于背景)或多极性(舰船目标灰度分布不均匀)的情况下适应能力不足,提出了一种新的红外舰船目标检测方法。为抑制海空杂波干扰提高检测概率,对图像进行均值漂移滤波,利用行垂直方向梯度投影获得感兴趣区域,通过检测区域内目标角点实现舰船目标的自动检测。实验结果表明,该算法能够克服传统算法基于舰船亮度高于背景的假设,在舰船灰度呈现双极性或多级性的情况下获得较好的检测结果。 相似文献
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