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基于正则化Adaboost的红外目标识别 总被引:1,自引:1,他引:0
对于高维特征空间的分类,Adaboost算法是一种有效的分类算法.然而,如果把Adaboost算法直接运用到红外目标的识别,就会面临高噪声下的Adaboost过拟合问题.采用正则化后的Adaboost算法,即AdaboostKL算法作为分类算法的学习模型,以NaiveBayes作为弱学习器,提出了基于正则化Adaboost的红外目标识别算法.正则化的目的是为避免在红外图像特征高噪声下分类器的过拟合,改善了在高噪声数据下目标识别的可靠性.在求取Adaboost的权重分布时,采用的是熵正则化的方法.通过实验,验证了此算法,则即使面对高噪声的红外数据,也能获得较好的识别效果. 相似文献
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红外探测器模拟器主要用于红外信息处理机的软硬件调试。通过产生模拟探测器输出信号的方式为红外信息处理机的调试提供探测器信号输入源。该模拟器可对128×128、256×256,320×256等红外焦平面探测器的输出信号进行模拟。对于红外成像系统实际采集的或者经过计算机合成的图像序列的原始数据,模拟器通过内部的大容量FLASH芯片保存并可以循环回放。该探测器模拟器已经在某红外成像系统信息处理机的软硬件调试中得到应用,效果良好。 相似文献
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根据H∞滤波理论,提出了基于H∞滤波预测技术的红外图像小目标运动预测和跟踪方法,为了降低模型阶数以加快图像处理速度,滤波过程被分解在水平和垂直两个方向上分别进行,即将滤波器分解为x、y方向上两个子滤波器.H∞滤波器是一种基于最优化最坏情况下的滤波技术,它对噪声源的要求不高,能较好地应用在复杂场景下的目标运动预测与跟踪.实验证实了在噪声源不能确定或是未知的情况下,它比Kalman滤波器对红外小目标的运动预测更加准确并具有更好抗扰动性. 相似文献
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基于正则化观测矢量的H无穷粒子滤波红外目标跟踪方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种新颖和鲁棒的红外图像序列中的目标跟踪方法。由于H无穷滤波器在系统噪声源不能确定或是未知的情况下具有较好的预测性能,所以以其估计得到的预测信息来分配粒子滤波算法的粒子。为解决粒子滤波的“采样枯竭”问题,正则化了H无穷粒子滤波器的观测矢量。同时,通过计算每个目标的亮度和局部标准差分布构成级联核的目标模型,以用于计算粒子集中各个粒子的加权值。对于目标的尺寸和表观信息变化的情况,以目标区域像素灰度值零阶矩的函数来调整跟踪窗口的大小,模型更新则通过更新目标模型的每个量化阶来实现。实验结果证明了所提出的红外图像目标跟踪方法是有效的,并且优于所比较的算法。 相似文献
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土石方工程量计算程序设计及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍一种直接用实测资料,以测量普遍采用的BASIC语言为基础;在一般的硬软件环境下,应用计算机求断面面积求工程量的方法. 相似文献
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以激光雷达三维点云对弹头目标形状、姿态、位置估计与目标识别为应用背景。针对导弹弹头的形状特点,将其近似建模为一个圆锥,并可通过6个参数来表征。提出了基于激光成像雷达得到的三维点云与Levenberg-Marquardt(L-M)算法的圆锥状目标参数估计方法,并指出这种方法也可用于对圆锥状目标的识别。通过仿真实验,给出了弹头参数估计误差与三维点云的距离分辨率、点云规模的关系。仿真和实测数据的实验结果表明:该方法在一定的观测距离分辨率下可以较精确地估计出圆锥状弹头目标的参数,并可以根据得到的参数以及对目标函数的优化结果,对目标进行识别。 相似文献
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针对图像灰度变化和遮挡问题,提出一种增量符号相关的景象匹配方法。介绍了增量符号相关算法的理论基础,基本原理为将二维图像变换为一维向量,再将一维向量按照某种编码规律进行编码,得到由0、1组成的特征字符串,对由实时图和基准图上同样大小的基准子图变换而来的特征字符串求相关,相关系数最大者即为最佳匹配区。将此算法与绝对差算法和归一化积相关算法进行实验对比,在对算法进行定量分析的基础上,证明增量符号算法对灰度变化和遮挡有较好的鲁棒性,为图像匹配导航与制导提供了新的思路。 相似文献
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本文介绍了人工挖孔桩常见的安全事故类别,发生事故的主要原因和安全防护措施。以指导施工实践,预防伤亡事故的发生。 相似文献
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常规方法确定地层原油体积系数往往把原油压缩系数视为常数,实际上原油压缩系数与地层压力成反比,因此常规方法计算超深油藏的地层原油体积系数有较大误差或根本不合理.推导了采用等效压缩系数计算地层原油体积系数的精确公式,并进行了实例计算. 相似文献