基于组合特征选择的目标识别算法研究

针对飞机遥感图像识别,对一种基于组合特征选择的目标识别算法进行了研究。考虑获取的飞机样本数量有限,且存在旋转、遮挡等现象,采用提取图像熵值、归一化转动变量、Fourier描述子、Hu矩和Zernike矩不同的不变矩描述其整体和细节特征,用离差标准化的归一化方法进行特征融合。考虑组合不变矩维数相对较高,用主成分分析(PCA)算法进行特征选择以避免维数灾难。用具参数优化的支持向量机(SVM)进行分类识别。给出了目标识别算法的流程。进行了手写数字和飞机目标识别两个仿真实验,结果表明:该特征选择方法在基于MNIST数据集的小样本手写体数字图像识别中,识别效果良好;在有限样本的飞机识别中,经特征选择后识别效果有较大改善,识别时间缩短,训练样本数据多,识别的精度会更高,但当飞机目标的不同姿态下形状发生变化时识别效果会变差。     

基于组合特征的航母目标识别方法

为了解决较高分辨率条件下的可见光航天遥感图像航母目标识别问题,文章提出了一套完整的识别算法。该算法通过基于最大类间方差算法(Otsu算法)的双阈值分割方法获得舰船目标,然后通过形态学闭运算去除目标图像内部的空洞,对获得的目标图像进行优化。结合航母的形态特点,文章提出了描述目标的舰首宽度比编码特征,该特征能够显著的描述航母和其他舰船之间的区别。通过长宽比和舰首宽度比编码构成组合特征向量对提取的舰船目标进行描述。最后文章采用k折交叉验证方法划分训练样本集合和测试样本集合,采用最小距离分类器进行目标识别。所有的算法都在Matlab软件上进行仿真实验,实验结果表明,相比于其他的舰船描述特征,文章提出的组合特征对航母的识别率更好。     

脉冲多普勒雷达的相干性识别方法

相干性 ,是脉冲多普勒 (PD)雷达的重要识别特征量之一。介绍了PD雷达相干性识别的几种方法 ,包括 :单信道识别、多信道识别、时域识别。对时 频分析算法和小波变换在相干识别中的具体应用进行了计算仿真 ,根据仿真的结果分析 ,比较了短时傅立叶变换、维格纳 维利分布和小波脊线算法的识别效果。     

基于YOLOV3的改进目标检测识别算法

经过近几十年不断的研究和发展，红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用，亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能，提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先，通过分析红外目标的检测特性，改进了原始算法的特征提取网络，融合KL-LOSS，在原网络预测目标位置的基础上，进一步预测了位置的准确度标准差，并结合Soft-NMS算法用于改善网络的检测准确度;其次，针对红外目标相对三通道彩色图像的特征量少的问题，在检测层前融合了SKNET模块，使网络更加关注目标的有用特征;最后，给出改进网络训练的新的损失函数及前向传播算法流程。实验结果表明:改进的KS-YOLO网络在目标域(实拍空中红外目标数据集)上的平均AP性能值要优于原来的YOLOV3网络2.4个百分点，预测时间比YOLOV3实用性更好、更快。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

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。     

基于低比特量化神经网络的红外目标识别方法及其FPGA实现

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择，无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略，有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面，本文提出了更加高效的卷积计算单元，提高了硬件资源的利用率，同时也达到了更高的峰值性能。最终，在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证，系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率，其功耗为2.5 W。     

一种红外点目标图像高保真压缩方法

针对红外点目标图像的特点,融合目标检测与无损-近无损压缩技术,提出了一种目标-背景分类的高保真压缩方法。将红外图像分成若干子块,对每个子块进行基于"最大中值滤波"背景抑制算法的点目标检测,根据检测结果将图像子块分为包含疑似目标的目标子块和不含目标的背景子块,对目标子块图像无损压缩,对背景图像子块近无损压缩,从而提高红外遥感图像压缩比,降低数据传输量,减轻数据传输压力。实验结果表明:所提的方法与传统全图无损压缩方法相比,能在不损失点目标信息的高保真压缩前提下,使图像压缩比提高40%以上。该方法对星上实时处理系统、红外探测跟踪系统的设计具有一定的理论和工程应用价值。     

一种红外玫瑰扫描亚图像分辨率提升算法

根据某导引头玫瑰扫描的原理与特性,提出了一种基于现有导引头硬件架构提升红外玫瑰线扫描亚图像分辨率的方法。利用瞬时视场间的相互覆盖关系,通过集合去交(ADI)算法有效去除冗余信息,确立目标更精确的位置,综合运用多帧亚图像数据积累与补充,实现对红外玫瑰扫描亚图像数据的超分辨率处理。研究表明:该算法能提高目标的识别精度,便于有效区分视场中的多个目标,利于增强导引头目标识别精度和抗红外干扰性能。     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

基于RCS观测序列的空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于RCS观测序列的空间目标识别算法.该算法首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别空间目标.应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果.