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为解决空间绳系机器人近距离交会对接中的目标测量问题,设计了一种单目视觉伺服控制系统。该系统针对小模板在大场景中匹配时存在鲁棒性差、耗时长等缺点,采用了一种新的模板匹配算法。匹配模板借鉴FAST算法的空心圆环结构,使得算法具有旋转不变性,也减小了因背景变化引起的累积误差。同时匹配准则采用灰度值+梯度值的复合算子,具有较强的抗噪声和抑制光照变化的能力。为避免因错误匹配和遮挡等引起的跟踪失败,还设计了动态模板更新策略;最后结合最小二乘综合位置预测方法和PD控制器,实现了对复杂场景中的非合作目标的实时跟踪逼近。 相似文献
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针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。 相似文献
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在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。 相似文献
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在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明:与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。 相似文献
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研究了一种基于改进蚁群算法的巡航导弹航迹规划方法,以规划出生存概率更大、飞行距离更短的攻击轨迹,有效提高巡航导弹的作战效能。提出了坐标变换的思想,通过坐标变换将蚁群算法中信息素局部更新策略和全局更新策略协同作用的机制合理地应用到了航迹规划中,通过将信息素全局更新规则中的信息素常量和挥发率进行自适应变化来对算法进行了改进,最后对算法进行了计算机编程仿真实现。仿真结果验证了改进算法能有效避免算法过早陷入局部最优,加快算法的收敛速度,能取得目标函数更优的航迹规划路径。 相似文献
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为提高星敏感器抗杂光干扰性能,提出了一种称为背景滤波的全帧型星图处理算法。根据星点和背景不同特征,对背景估计法进行了改进:设定模板尺寸为7"7像素,用模板边缘像素的均值作为中心点的背景估值;将目标点本身引入背景估计,增加目标点权重以抑制背景的残留;设定一较小的固定阈值以分割星点与虚警点,并采用单双点去噪。给出了适宜FPGA并行处理的算法流程。对不同噪声水平下受杂光干扰的星图的处理结果表明:与分块阈值法和高通滤波法相比,背景滤波算法的抗杂光能力更强,虚警率低,星点提取率高,运算简单,便于FPGA实现,有无杂光干扰时的适应性好。 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。 相似文献
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为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度,设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块,和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试,该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果,目标跟踪模块对于目标的尺度变化,快速运动,遮挡有较高的鲁棒性,算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标,经过测试对比,本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法,并且能够在弹载平台上实时运行。 相似文献
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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。 相似文献
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角闪烁背景下,高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题,分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法,并在此基础上,结合距离向强散射点的幅度特征,提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累;然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测,依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息;最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析,将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比,仿真结果表明,本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高,具有更好的角闪烁抑制性能。 相似文献
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