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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
由于点目标可用信息少,点目标检测技术是红外搜索与跟踪系统(IRST)中的挑战性难点。基于人工提取特征的传统目标检测,智能化水平低,对点目标检测的难度大。针对此问题,提出一种新的基于深度时空卷积神经网络的点目标检测方法。该方法采用全卷积架构,输入输出尺度相同,可用于处理任意尺度图像。为了提高实时性,卷积分解技术被引入3D时空卷积处理中,将复杂3D时空卷积分解为低复杂度的2D空域卷积和1D时域卷积。根据点目标特点,多权值损失函数被提出,分别采用样本均衡因子和能量均衡因子降低样本不均衡和误差分布不均衡对点目标检测性能的影响。测试结果表明,该方法能够有效抑制复杂背景杂波,并以较低计算量实现点目标检测。  相似文献   

2.
苏宁远  陈小龙  关键  黄勇  刘宁波 《信号处理》2020,36(12):1987-1997
当前海面目标检测方法多基于统计理论,检测性能受背景统计特性假设的影响,本文从信号预测和特征分类两个角度,分别采用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)对信号时间序列幅度信息进行处理,用于海上目标一维序列雷达信号检测,该方法不需事先假设背景统计特性,泛化能力更强。基于LSTM序列预测的目标检测方法通过用海杂波信号幅度时间序列对网络进行训练,再用训练后的网络对后续序列进行预测,并与后续实测信号进行比较,实现目标检测。基于CNN序列分类的目标检测方法中采用截取的海杂波信号和目标信号幅度序列作为数据集样本,对一维卷积核CNN进行训练,使其具有识别目标杂波信号特征能力,从而实现目标检测。最后,采用IPIX和CSIR实测海杂波数据对两种方法进行验证,结果表明两种方法均可实现一维序列信号中海面目标的检测,但LSTM预测方法对于长序列检测的实时性有待于进一步提高;CNN分类方法可实现实时检测,但仅利用信号幅度信息,检测性能仍需进一步提升。   相似文献   

3.
基于小波变换的复杂海面背景红外小目标检测   总被引:7,自引:0,他引:7  
采用基于正交小波的多尺度分解,提取出不同空间分辨率和不同方向的子图像,其低 频逼近分量可用来确定海天线和目标潜在区,水平和垂直方向的高频细节分量则体现了目标所在的区域信息;根据海面目标总是出现在海天线附近的特点,排除虚警点而分离出真正的目标。实验结果表明该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的舰船红外小目标。  相似文献   

4.
针对单目3D目标检测算法中存在图像缺乏深度信息以及检测精度不佳的问题,提出一种联合实例深度的多尺度单目3D目标检测算法。首先,为了增强模型对不同尺度目标的处理能力,设计基于空洞卷积的多尺度感知模块,同时考虑到不同尺度特征图之间的不一致性,从空间和通道两个方向对包含多尺度信息的深度特征进行重新精炼。其次,为了使模型获得更好的3D感知,将实例深度信息作为辅助学习任务来增强3D目标的空间深度特征,并使用稀疏实例深度来监督该辅助任务。最后,在KITTI测试集以及评估集上对所提算法进行验证。实验结果表明,所提算法相较于基线算法在汽车类别的平均精度提升了5.27%,有效提升了单目3D目标检测算法的检测性能。  相似文献   

5.
基于深度学习的航空对地小目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
梁华  宋玉龙  钱锋  宋策 《液晶与显示》2018,33(9):793-800
针对航拍图像中对地小目标识别率低、定位效果差的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测算法。该算法利用VGG16网络作为微调网络,并添加部分深层网络,通过提取目标浅层特征与深层特征进行联合训练,克服检测过程中定位与识别相互矛盾的问题。提出把奇异值分解技术应用于卷积特征压缩处理,降低模型的计算与存储需求,并且采用多尺度训练方法以适应航空目标尺度的变化。实验结果表明,在通用数据集PASCAL上可以实现0.76mAP,检测速度达16fps,在专用航空目标数据集UCAS-AOD上可以实现0.63mAP,检测速度达18fps。基本满足对小目标检测精确度的要求,并且检测速度可以接近实时检测效果。  相似文献   

6.
郑哲  雷琳  孙浩  匡纲要 《信号处理》2021,37(9):1669-1680
目标检测是遥感图像处理领域中一项重要而具有挑战性的任务,针对遥感图像中目标尺度差异较大以及方向分布随机等导致的遥感图像多尺度目标检测精度较低问题,本文提出一种基于特征增强和锚点框自动生成模块的目标检测方法。该方法在ResNet50网络中加入可操控的空洞卷积模块,并以此为基础设计了增强特征金字塔网络,提高网络对于目标多尺度特征表达能力。在区域建议网络中利用锚点框自动生成模块自主学习锚点框的位置和形状,以此获得更为稀疏和高质量的候选区域。本文在NWPU VHR-10数据集和飞机目标数据集上与多种基于卷积神经网络的目标检测算法进行对比实验,结果表明,本文所提方法在两个数据集上的mAP均为最优,分别为99.2%和87.7%,该方法具有较强的尺度自适应能力,有效的提高了遥感图像多尺度目标检测的精度。   相似文献   

7.
针对激光雷达点云的稀疏性和空间离散分布的特点,通过结合体素划分和图表示方法设计了新的图卷积特征提取模块,提出一种基于体素化图卷积神经网络的激光雷达三维点云目标检测算法。该方法通过消除传统3D卷积神经网络的计算冗余性,不仅提升了网络的目标检测能力,并且提高了点云拓扑信息的分析能力。文中设计的方法在KITTI公开数据集的车辆、行人、骑行者的3D目标检测和鸟瞰图目标检测任务的检测性能相比基准网络均有了有效提升,尤其在车辆3D目标检测任务上最高提升了13.75%。实验表明:该方法采用图卷积特征提取模块有效提高了网络整体检测性能和数据拓扑关系的学习能力,为三维点云目标检测任务提供了新的方法。  相似文献   

8.
针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法。该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置。最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持。  相似文献   

9.
针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法.该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置.最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持.  相似文献   

10.
基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测近年得到了快速发展。然而,传统有监督学习需要大量的标记样本来训练网络。针对此问题,该文提出一种基于图注意力网络(GAT)的半监督SAR舰船目标检测方法。首先,设计了对称卷积神经网络用于海陆分割。随后,完成超像素分割并将超像素块建模为GAT的节点,利用感兴趣区域池化层提取节点的多尺度特征。GAT采用注意力机制自适应地汇聚邻接节点特征实现对无标记节点的分类。最后,将预测为舰船目标的超像素块定位到SAR图像中并获得精细检测结果。在实测高分辨SAR图像数据集上验证了所提方法。结果表明该方法可以在少量标记样本下,以低虚警率实现对舰船目标的可靠检测。  相似文献   

11.
为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.  相似文献   

12.
孙鹏  于跃  陈嘉欣  秦翰林 《红外与激光工程》2022,51(4):20220167-1-20220167-8
针对复杂背景下,依靠高超声速飞行器搭载的红外探测器对高动态空中目标的可靠探测和精确识别问题,提出了一种基于深度空时域特征融合的空中多形态目标检测方法。设计了加权双向循环特征金字塔结构提取多形态目标静态特征,并引入可切换空洞卷积,增大感受野的同时减少空域信息损失。对于时序运动特征的提取,为了抑制复杂背景噪声的同时将角点信息集中到运动区域中,通过特征点匹配法生成掩膜图,之后进行光流计算,根据计算结果设计稀疏光流特征图,利用3D卷积提取多个连续帧图像中包含的时序特征,生成三维时序运动特征图。最后,通过对图像静态特征与时序运动特征进行通道维度的拼接,实现深度空时域特征融合。大量的对比实验表明,文中方法可明显减少复杂背景下的虚假识别概率,具备高实时性的同时目标识别准确率达89.87%,满足高动态下的红外目标智能检测识别需求。  相似文献   

13.
提出一种基于卷积构型的单元平均恒虚警率(convolution based cell averaging constant false alarm rate, CCA-CFAR)快速检测算法.该算法首先根据背景杂波分布模型计算待检测合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像统计量矩阵, 然后对单元平均恒虚警率(cell averaging constant false alarm rate, CA-CFAR)检测器构建卷积模型, 利用卷积运算实现对背景杂波的矩估计, 并求出详细的背景杂波分布函数, 最后根据分布函数计算出每个像素的判定阈值, 并对所有待检测像素是否为目标点进行判定.该检测算法复杂度低, 运算效率高, 能够快速实现SAR图像实时目标检测.仿真实验证明了该方法的有效性和工程实用价值.  相似文献   

14.
基于三阶累积量的红外弱小运动目标检测新方法   总被引:3,自引:5,他引:3  
为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出了一种基于三阶累积量的检测新方法.该方法利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种非高斯弱瞬态信号,通过构造三阶累积量对其进行检测.此三阶累积量估计中的去均值处理同时实现了背景杂波的抑制,较好地改善了信杂比(SCR),提高了单帧检测性能.实验表明,该方法能够有效地抑制强杂波背景,在SCR>1时,能可靠检测目标.  相似文献   

15.
采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。  相似文献   

16.
针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。  相似文献   

17.
与高斯噪声相比,拖尾有更多的异常值,利用传统的神经网络不能有效的检测信号.该文提出一种基于中值滤波的鲁棒神经网络进行处理,首先利用中值滤波抑制异常值,进一步利用BP(Back Propagation)神经网络消除残留噪声,检测目标信号.基于误差分析的实验结果表明,与传统神经网络相比,所提出的方法不仅能更好地消除拖尾噪声,有效检测信号,而且能有效检测高斯噪声中的目标信号,具有很好的鲁棒性和自适应特性.  相似文献   

18.
基于分形维与拟合误差的光电目标检测方法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径。自然背景与人造目标所在区域的分形维与拟合误差特征差别非常明显,因此,提出了一种分形维与拟合误差的光电目标检测方法。实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。  相似文献   

19.
于雷 《激光与红外》2016,46(10):1284-1289
为了提高红外目标检测的性能,借鉴萤火虫算法,提出了一种基于萤火虫最优偏差的红外目标检测算法。算法首先建立红外目标检测模型,通过红外拍摄系统对目标像点定位,将检测目标的光强分布看成高斯分布函数,利用质心窗口采集图像;以红外点目标成像的艾里斑能量分布做为萤火虫适应度函数,利用差分迭代对红外目标进行检测寻优;通过控制最优偏差估计的检测误差来优化检测目标。最后实验仿真显示本文算法能够检测出红外目标区域,相比其他算法边缘定位更准确,同时检测效率较高。  相似文献   

20.
利用背景残差数据检测高光谱图像异常   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.  相似文献   

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