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视频图像处理技术应用于汽车防撞系统,可以极大提高车辆的安全驾驶性能。重点介绍基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的工作流程,以及该类系统进行目标距离测量采用的模型。并针对该类系统核心的目标车辆检测的方法就国内外的研究现状及研究成果进行了总结,指出基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的目标检测朝着多种特征融合、多维模型的方向发展。 相似文献
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《航天返回与遥感》2018,(6)
为了实现对高分辨率光学遥感视频卫星成像视场范围内的飞机目标进行快速高效检测,提出一种遥感影像快速目标检测方案。文章借鉴深度卷积神经网络模型YOLO系列算法高速检测目标优点,引入端对端式全卷积神经网络构建检目标测算法,通过实验统计和探索光学卫星成像视场范围大小对目标检测准确率和检测速度的影响,结合目标尺度进行网络调优、改进检测模型,得到基于凝视成像视频卫星目标检测的高效算法。运用算法对来自"吉林一号"光学A星及视频3星的影像数据集进行目标检测实验统计,在413张800像素×800像素的静态遥感影像测试集中实现76.2%的平均检测准确率,在同等尺度的遥感视频序列中实现31帧/s的检测速度。该算法成功将深度卷积神经网络技术引入到凝视视频卫星遥感应用领域,有效证明了深度学习技术在遥感视频识别领域的可行性。 相似文献
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遥控武器站是基于视频图像和电驱动实现遥控操作的武器系统,其导弹的制导信息是由电视测角仪获取的.文章在分析电视测角仪功能的基础上,提出在遥控武器站中运用图像处理技术获取导弹制导信息的设计思想.由遥控武器站观瞄系统获取目标和导弹"弹标"光源的视频信息,采用Mean-Shift算法,实时解算显示器上显示的导弹坐标和目标坐标信息.根据弹、目坐标自动求解导弹在飞行过程中偏离瞄准轴线的角偏差,获取导弹的制导信息,从而简化了制导设备,提高了武器站的集成度,方便射手使用.实验结果证明,遥控武器站中采用功能融合思想,运用图像处理技术获取导弹制导信息是可行的. 相似文献
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对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。 相似文献
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随着计算机技术的快速发展,汽车工业领域逐渐引入了计算机仿真技术。虚拟实验技术越来越广泛的应用到车辆的性能检测中。论文采用了3Dsmax软件平台建立了车辆和滚筒试验台模型,将模型导入到VR-platform平台,建立了汽车虚拟试验场景。该测试仿真实验平台可以模拟汽车在不同工况下的运动状态,使得在没有实验设备和场地的前提下也可以完成汽车的加速性能测试。相比传统的测试方法来说,具有测试成本低、开发周期短、风险系数下降等优点。 相似文献
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针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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