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为了有效地检测出淹没在背景噪声中的水下弱目标回波信号,建立高斯噪声和脉冲噪声背景下的水下弱目标多脉冲回波模型,并导出匹配滤波器的输出模型,提出基于非线性运算的目标回波积累检测算法,利用该算法检测淹没在背景噪声下的弱目标回波信号。结果表明,无论是高斯噪声还是脉冲噪声、静止目标还是匀速运动目标,该算法均能有效地检测出目标回波信号。 相似文献
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基于空域特性的低空空域雷达目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
《航空学报》2015,(9)
为实现基于非相参雷达的低空空域监视,提出一种基于空域特性的杂波抑制算法,通过构造"最优分类面"来区分复杂低空空域雷达图像中的小弱目标和杂波,极大改善了非相参雷达的低空探测能力。首先,采用背景差分与固定阈值分割建立前景和背景统计模型。然后,基于该模型提取空域特性,建立马尔可夫随机场模型,从而自适应地调节"最优分类面"中的阈值。前景模型数据反映了待检测像素的聚集程度,背景模型数据反映了其相对位置。将本算法分别应用于X波段和S波段航海雷达获取的图像序列。检测结果表明:本算法在检测到低空空域小弱目标的同时,能够将虚警率保持在较低的水平,优于恒虚警检测等经典算法。最后,将本算法与已经实现的目标跟踪算法相结合,实现了一整套完整的低空空域雷达目标检测与跟踪算法。 相似文献
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背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。 相似文献
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在弱目标检测研究中,HT-TBD检测算法是 1种有效的理论方法。针对现有水下弱目标被动检测的难题,提出 1种适用于水下目标被动检测的 HT-TBD算法。首先,阐述 HT-TBD检测思路,在分析声呐浮标检测组检测预处理基础上,研究基于 TBD理论和 Hough变换的水下目标被动检测算法;其次,围绕浮标阵型适用场景,分析探测设备指标、环境场地指标、目标指标及干扰指标,给出拦截阵和覆盖阵 2类试验方案及步骤;最后,在新安江水库对 2类试验场景数据进行采集和预处理。结果表明:通过实测数据和 MATLAB仿真验证了 HT- TBD检测算法在水下弱目标检测的可行性和有效性。 相似文献
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多目标跟踪算法是实现无人机自主导航的关键技术,为解决现有方法存在的小目标检测能力弱、计算能耗大、鲁棒性差等问题,提出一种基于注意力机制和特征匹配的多目标空对地跟踪算法,以实现航拍视角下对目标的精准高效跟踪。首先,引入通道可分离卷积,实现目标检测模型的轻量化;其次,构造融合空间注意力机制的小目标检测分支,提高对小微目标的检测精度,最后,优化目标跟踪算法的外观重识别网络,提高多目标跟踪效率。使用Visdrone2019-MOT数据集对所提算法进行验证,实验结果表明,所提算法的MOTA值提高了0.6%,FPS值为21.31帧/s,在模型大小和跟踪精度上实现了较好的平衡。 相似文献
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刘卫华 《海军航空工程学院学报》2014,29(2):146-150
分析了广义符号检测算法在仿真的高斯杂波背景和实测海杂波背景下,对2种目标(Sweding0型和Swerling II型)的检测性能,以及对实际渔船目标的检测性能。研究表明,随着脉冲数、参考单元数和信杂比的提高,该检测算法的检测性能有所提高;在低信杂比条件下,GS检测算法对SwedingII型目标的检测性能优于对Sweding0型目标的检测性能,在高信杂比的条件下,对Swerling 0型目标的检测性能优于对Swerling II型目标的检测性能。 相似文献
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基于检测前跟踪的超视距雷达微弱目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
天波超视距雷达(over-the-horizonradar,OTHR)通过快速傅立叶变换(FFr)实现相干积累,再利用常规的方法进行目标检测。但这种方法在弱目标、低信噪比的情况下效果并不好。本文提出了一种基于检测前跟踪(track-before-detect,TBD)的OTHR弱目标检测方法,利用数学形态学对每帧弱目标回波信号进行滤波,再通过动态规划方法进行检测。仿真结果表明,该方法能够有效地提高OTHR对弱目标的检测能力,运算效率高,实用性强。 相似文献
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运动目标检测为视频帧生成指示运动目标像素的二值图,因此,正确判别待检测场景中的运动目标像素和背景像素是运动目标检测算法的主要任务。本文针对传统场景提取算法背景模型初始化导致的“鬼影”问题,提出了时域区间参考模块,该模块通过时域区间内像素的统计值生成背景参考值,在像素判别阶段利用候选前景像素与该参考值的差异进一步确定前景像素。实验结果表明,本文提出的方法对传统视觉背景提取算法性能进行了提升,对“鬼影”有较强的抑制作用,提高了检测准确度,具有较好的检测性能。 相似文献
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本文阐述了一种用于空间非稳态泊松背景和噪声条件下光学运动目标的检测算法。该算法可用于恒星背景下对流星,小行星和卫星目标的光学探测,用最大似然法降低恒星干扰。可以看到:通过选择检测门限来保证恒虚警率,所得到的这种算法与目标的信号强度无关。本文对这种算法进行了分析,给出了在几种虚警率条件下的检测概率。 相似文献
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针对复杂条件下的地基观测红外图像目标检测问题,引入二维经验模式分解(BEMD)方法对复杂条件下的目标红外实测图像进行了处理分析:首先对目标观测原始红外图像进行中值滤波,对原始红外图像进行噪声抑制预处理;然后利用BEMD算法对预处理后红外图像进行自适应分解,获得按频段分布的二维基本模式分量与残余图像,并对分解后的红外图像进行有效重构,获取处理后的红外目标图像;最后利用点锐度方法定量评估目标红外图像处理效果,并与原始红外图像进行比对分析。基于实测红外图像处理结果表明,BEMD方法有效抑制了云层背景杂波噪声,且有效检测出清晰的红外目标,处理后的红外图像清晰度较原始红外图像显著提高。 相似文献
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在低信噪比条件下,基于Hough变换的检测前跟踪算法是进行强杂波背景下目标航迹检测的一种手段。本文针对Hough变换后一个目标产生多条可能航迹以及航迹内可能存在杂波点的问题,提出了一种基于能量最大点和点集合并的修正Hough变换检测前跟踪算法。该算法利用量测点时序、能量信息及目标速度先验信息对Hough变换后点迹进行关联和剔除,能够有效的对目标原始航迹进行回溯。针对高斯噪声背景下的飞行目标,仿真结果表明该算法能够对微弱目标进行有效检测,在目标数目、杂波密度、信噪比发生变化的条件下仍能保持较高的检测概率。 相似文献
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为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高其安全性,降低其故障带来的破坏程度,提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA),建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑,以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法,并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明,SDM—ATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力。 相似文献
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一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对Kalman滤波跟踪机动目标发散和目前多数自适应Kalman滤波算法对运动模型适应性不强的问题,提出了一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法,通过实时自适应的改变滤波模型提高对机动目标跟踪精度。对这种方法与Kalman滤波算法进行了计算机仿真比较,结果表明,该方法计算量小,可实时精确地自适应匹配目标的运动模型,可实现对机动目标稳定可靠的跟踪。 相似文献
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传统单一的目标检测方法运用在卫星视频时不能得到理想的检测效果,特别针对一些目标纹理特征匮乏,背景变化明显的卫星视频来说适用性更差。文章提出一种结合背景模型更新的混合高斯背景建模和多帧差分的算法,通过抽取吉林一号卫星视频中某2帧的2个不同场景,对比了多帧差分法、单高斯背景建模法和本文提出的算法,较好地解决了卫星视频微小目标检测中易产生检测率低、虚警率高的问题,提高了检测的正确度、完整度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。 相似文献
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目标检测是提高无人机(UAV)感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。 相似文献