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目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
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小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果. 相似文献
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116.
利用旋转基线方法进行双星快速定向 总被引:3,自引:4,他引:3
我国双星定位系统载波相位可观测信息少,且对地静止,难以直接利用传统的多星系统(GPS、GLONASS等)解模糊方法进行双星定向。针对此种情况,提出了一种旋转基线确定单差模糊度参数初值的方法,总定向时间不超过50秒,从而可实现双星快速定向。并且通过多位置观测,具备一定的周跳检测能力。进行了仿真实验,结果表明:当基线长度为2米,原始载波相位测量精度为1%周时,定向精度优于偏航角0.045度、俯仰角0.048度。该项技术应用于惯导系统的初始对准,可实现快速寻北,大幅减少其对准时间。此外,与双星无源定位系统结合,可组建一套我国完全自主的无源快速定位定向系统,大大提高了隐蔽性,对于我军的炮兵阵地联测意义重大。进一步,将双星与INS进行组合导航,应用前景广阔,因此该项技术具有较深的研究开发潜力。 相似文献
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120.
弹道跟踪系统的数据融合 总被引:3,自引:0,他引:3
本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论,研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题,给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明:本文所建的模型准确,参数估计方法精度高,应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。 相似文献