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针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口对像素进行判别。改进型的CFAR检测算法简化了原检测算法的结构,降低了检测结果的虚警率,提高了算法的计算效率,并在国际公开的雷达数据集上进行软件与DSP硬件的应用验证,测试表明该算法的有效性。 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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(接上期)2多传感器目标检测的性能评估前面,我们对于单传感器目标检测情形建立了基于几何直观的单一评价指标,这种单一评价指标是单传感器检测率和虚警率的综合反映。对于多传感器目标检测情形,我们可以依据多传感器目标检测的系统检测率和系统虚警率将(5)式予以推广,建立多传感器目标检测的单一评价指标。为此,只需深入讨论多传感器目标检测情形下的系统检测率和系统虚警车。2.1系统检测率和系统虚警率容易证明,已有的各种多传感器目标检测模型实际上都等价于某个(K/N)规则。令R(U)表示融合中心基于传感器级决策的全局决… 相似文献
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目标检测一直都是计算机视觉领域最具挑战的问题之一,其广泛应用于人脸识别、自动驾驶和交通检测等任务中。为更进一步提升当前主流目标检测算法的性能表现,提出了基于YOLOX的目标检测改进算法,并在标准的PASCAL VOC 07+12和RSOD数据集上进行实验验证。针对YOLOX目标检测算法主要通过数据增强、改进网络结构和损失函数3方面做出改进,同时提出基于梯度差的自适应学习率优化算法用于训练改进后的YOLOX算法,该优化算法同样适用于其他神经网络优化。在PASCAL VOC 07+12标准数据集上进行实验,与原YOLOX-S进行比较,改进后的YOLOX-S算法的AP由61.63%提升到66.35%,提升效果明显。同时在RSOD标准数据集上进行实验,并与其他主流的YOLO系列算法进行了比较,改进后的YOLOX-S算法在RSOD数据集的AP由69.4%提升到73.2%,提升效果显著。实验表明:针对YOLOX的目标检测做出改进是有效的。 相似文献
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在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。 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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为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。 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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随着无人机(UAV)遥感技术的发展,无人机航拍图像目标检测逐渐成为无人机应用领域的一项核心技术,在交通规划、军事侦查及环境监测等领域具有重要应用价值。针对无人机图像中小目标实例多、背景复杂及特征提取困难的问题,提出一种基于多尺度分割注意力的无人机航拍图像目标检测算法MSA-YOLO。首先,利用嵌入在骨干网络瓶颈层的多尺度分割注意力单元建立多尺度特征间的远程依赖关系,从而强化关键特征的表达能力并抑制背景噪声干扰;其次,设计了一种自适应加权特征融合方法,该方法动态的优化各输出特征层权重,实现浅层特征与深层特征的深度融合;最后,在VisDrone公开数据集上的实验结果表明:该方法取得了34.7%的平均均值精度(mAP),相比于基线算法YOLOv5提高了2.8%,在复杂背景下仍能显著提升无人机图像目标检测性能。 相似文献
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针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理;然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。 相似文献
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针对空中小目标检测任务,本文进行了基于改进的YOLOv7模型的空中小目标检测算法的研究,解决了当前空中小目标检测算法推理速度慢和检测精度不足的问题。首先,建立了涵盖多种目标尺度、姿态和天气条件的飞机目标基准数据集;其次,在YOLOv7基准模型的基础上,提出了一种基于广义特征金字塔网络和Wasserstein度量的目标检测方法;最后,在公开数据集与自建数据集上对该方法与其他主流算法进行了对比试验,结果表明,相较于原始YOLOv7模型,改进模型在自建数据集上对小目标检测的平均精确率提高了7.3%,并且推理速度高于大部分主流检测算法。本文研究为空中小目标检测任务提供了一种快速且高精度的检测算法,对于相关算法在航空航天领域的进一步工程应用具有重要的推动作用。 相似文献
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车牌识别技术(LPR)是智能交通(ITS)领域的重要研究课题之一。车牌的自动识别分为车牌检测、字符分割、字符识别三个主要部分。车牌检测是LPR中的关键技术。车牌图像由于受到噪声、车牌倾斜、光照不均、运动模糊等的影响,检测存在着很大的困难。因此,在总结前人检测算法的优点和缺点的基础上,提出了基于adaboost算法的检测算法,其优点是检测率高,检测时间少,适应性特别强。 相似文献
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米勇 《航空精密制造技术》2023,(4):57-59+67
温度异常检测难度大,危险系数高等问题,本文提出了一种基于红外图像面阵传感器的传统与人工智能算法相结合的算法。实验表明,本文的算法在一定程度上能够很好地实时检测目标的温度和精确定位。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测中全局广义Gamma分布虚警数量较多的问题,文章采用了一种新的基于核密度估计(KDE)的广义Gamma分布下的SAR图像舰船目标检测算法。新的算法结合了SAR图像的强度分布和空间散布分布,形成新的组合分布。在组合分布的基础上,完成SAR图像目标检测。首先,介绍了广义Gamma的分布模型;然后,通过核密度估计的方法估计各像素点的散布分布,结合散布分布和强度分布形成组合分布,对组合分布采用SISE方程的方法估计广义Gamma分布的参数,根据确定的广义Gamma分布的表达式,求出阈值T的解析式。通过求解逆不完全Gamma函数得到检测阈值,进而完成舰船目标的检测。通过实测SAR图像检测实验,对比文章算法与双参数检测算法和基于广义Gamma分布检测算法,验证了该算法的适用性。 相似文献