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基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法实现 总被引:4,自引:1,他引:4
激光成像雷达的空间分辨率较高,能成四维像(强度像 三维距离像),适合作目标识别探测器.支持向量机(SVM)是一种能在小样本学习的情况下,仍有较高识别正确率的目标识别方法.通过优化支持向量机算法,将它嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片内,实现目标识别的功能,有很高的现实意义.首先用真实激光成像雷达强度像做实验,测试56个样本,共耗时31.97μs,证明嵌入到数字信号处理器的支持向量机算法能满足实时性要求,识别正确率为98.2%;再用仿真激光成像雷达距离像验证支持向量机的推广能力,证明支持向量机在实时性和识别性能两方面都能满足激光成像雷达的识别要求. 相似文献
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针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法. 相似文献
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三维空间目标识别的多滤波器技术 总被引:1,自引:1,他引:0
本文基于三维空间目标不变性识别的原理,采用多滤波器并行处理和综合判断的光学相关检测技术,对三维空间目标进行识别。实验结果表明仅由4个滤波器构成的滤波器组已能识别出三维目标在水平360°、高低角±30°范围内不同视角的二维平面图像。 相似文献
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采用条纹管激光成像系统的激光偏振成像是对现有的条纹管激光三维成像的进一步延伸,如果在充分利用该成像系统获得的强度像和距离像的基础上,再加上偏振信息,则能实现对目标高精度的探测和识别.对采用条纹管的激光偏振成像进行了初步的实验研究,提出了两次测量的偏振成像实验方法,处理了实验中获得的几种特定目标的条纹图像,得到了目标的强度像和偏振度图像,并进行了比较.结果表明:偏振度图像比强度像对比度高,克服了光源辐照不均匀的缺点.证实了偏振成像的可行性,为完善成像实验系统,提出了用一次测量就能完成偏振成像的实验方法,融合强度像和偏振度图像的处理方法将实现对目标更高精度的探测. 相似文献