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。     

小型化星敏感器技术

对小型化星敏感器的软、硬件及光学设计技术进行了研究.通过光学系统中高稳定的光机结构设计、大通光孔径低畸变的镜头和40°太阳保护角的遮光罩设计达到光学指标.硬件设计采用轻小型低功耗电路、FPGA完成图像采集和星点提取技术,软件设计采用改进型全天识别算法、具快速主动预估功能的星跟踪技术.小型化星敏感器产品地面验证及应用结果表明:产品的主要性能达到指标要求.     

雷达卫星遥感的发展及应用现状

随着信息技术和传感器技术的飞速发展,遥感数据的获取方式逐渐多元化。目前,光学影像已经被大众广泛认知,其应用较为成熟,而雷达图像因其特殊的成像方式和图像特征,应用程度较低。TerraSAR、CosmoSky-Med、RADARSAT-2三颗高分辨率雷达卫星的成功发射,星载高分辨率雷达的应用优势越来越凸显。随着各行业对雷达遥感成像优势及其技术可行性的不断了解,雷达遥感技术已经在某些业务领域发展成为常规、必不可少的监测手段。     

遥感卫星CCD相机量化位数的选择

遥感卫星CCD相机量化位数与信噪比等图像质量（Quality）参数有重要关系,CCD相机量化位数的选择能够影响其图像质量。文章简要介绍了国际遥感卫星量化位数的选择,从图像信噪比、图像熵这两方面分析了量化位数与图像质量的关系,详细地对量化位数与CCD相机模数转换器件信噪比以及系统信噪比的关系进行了研究,并仿真得到不同量化位数的图像。对仿真图像的主观判断以及客观参数的计算结果表明,图像质量随着量化位数增加而提高。     

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。     

SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性

研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

一种基于散斑图像的嵌入式微位移测量系统的研制

为了满足微位移量的实时、非接触测量的需要,研制了一种基于散斑图像的嵌入式微位移测量系统。从计算精度、存储资源和计算效率等角度,综合分析比较了Dirac法、IDFT法、MMSEI法和MMSEII法的测量性能,并基于MMSEI法和DSP处理器(TMS320DM642)设计实现该测量系统。重点论述了系统软件和实验系统的设计与实现方法,并分别在不同运动速度、表面粗糙度和表面材料的条件下,对测量系统进行实验和数据分析。实验结果表明,该测量系统是可行有效的,但系统的稳定性需要进一步改进和提高。     

旋转受照状态下天线温度场仿真分析

在进行星表天线地面真空热环境试验过程中,传统的红外加热设备会造成测量光路遮挡、降温速率减慢等影响。为提高试验准确性,提出了基于天线旋转受照的真空热试验方法。利用虚拟热试验平台对旋转受照状态下天线温度场进行仿真分析,得到天线温度场的分布与变化,并与试验数据对比,验证了仿真建模的准确性和试验方法的可行性。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

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。