基于微型光电设备的典型靶标形状识别引导

针对无人机回收中采用图像方式进行导航给靶标识别跟踪可靠性带来的巨大挑战,基于多自由度微型光电设备对典型靶标识别引导进行研究,重点研究基于典型靶标对无人机进行视觉引导.通过颜色分割和形状识别快速捕获典型靶标,对靶标进行精确的空间姿态、运动信息测量,结合多自由度微型光电引导设备的空间角位置、角速度等姿态测量信息,计算无人机引导参数,并通过典型靶标识别仿真.结果表明:利用颜色分割和形状识别方法可以快速的捕获靶标,同时结合微型光电设备的测量数据,可以较好地实现无人机引导参数的精确计算.     

基于光流的运动车辆检测和跟踪技术的研究

运动车辆的检测和跟踪是智能交通系统的重要研究方向.利用基于微分光流法的Lucas-Kanade算法进行运动车辆检测,通过幅度平方函数进行车辆的阈值分割,并利用形态学进行图像修正.Blob算法对车辆图像特征进行统计和分析,对运动车辆进行标注并跟踪.最后,根据检测结果,计算交通流参数.通过仿真实验,说明算法具有一定的实用性.     

基于曲线演化的运动目标跟踪研究

文中使用基于差分图像的运动目标检测算法预处理图像,标定出含有运动目标的矩形区域,然后采用水平集方法进行曲线演化实现结果.实验表明,这种方法不仅可以对多个运动目标进行跟踪并能非常好地逼近运动目标的轮廓,而且能够自然地处理运动目标的拓扑形变.     

基于图像拼接的全景目标检测技术

针对战场指挥车等战地车辆内作战人员需要在车内实时了解外部战场动向的问题,提出一种基于图像拼接的全景目标检测技术研究。利用监控转台摄像头获得全景图像并检测运动物体,以此模拟战场实际情况。首先使转台进行水平360?旋转,同时使用安装在转台上的摄像头采集实时图像,利用转台转速与扫描场时间等参数对图像进行预处理,从而削弱前后两场信号叠加造成的边缘模糊。最后对前后两帧图像进行灰度值相关匹配,并检测出全景图像上的运动物体。实验结果表明,该技术可以实现全景图像拼接并在全景图中标出视场内运动物体的位置。     

基于运动信息的弱小目标跟踪方法

近年来,低信噪比图像序列中弱小目标跟踪问题是国内外学者研究的一个热门课题.文中针对弱小目标的背景特性、目标特性和运动特性进行了深入分析,提出了利用序列图像小目标运动的连续性滤除背景以提高信噪比,运用目标本身特征和运动信息确认目标,减少虚警率,从而有效地跟踪弱小目标.算法收敛迅速,跟踪精度高.仿真实验结果表明该方法能够准确高效的检测并跟踪运动小目标.     

基于视觉的无人机感知与规避系统设计

结合无人机自身携带的光电平台,设计了一个面向空中动态目标的无人机感知与规避系统。使用图像阈值法结合帧差法检测出运动目标,利用Mean shift与Kalman滤波融合,在图像中实时跟踪目标;利用自抗扰控制器控制无人机光电平台光轴指向目标并进行激光测距以实现目标定位;最后采用人工势场法,实时地计算下一时刻航路点,对目标进行规避。仿真实验表明：针对虚拟现实产生的模拟视频流,系统所采用方法具有良好的实时性和有效性。     

双无人机对地快速移动目标跟踪的构型设计与控制方法

为实现对地面快速移动目标的探测跟踪,基于无人机侦察载荷的误差模型,设计了双无人机编队跟踪目标的构型与跟踪控制律。面向持续跟踪的典型应用场景,设计了基于Leader-Follower的双机编队构型,并基于相机误差模型建立了双无人机探测叠加区域的误差分布模型,以此确定了目标与无人机编队的位置关系。之后,基于无人机与目标的视觉关系定义长机的矢量前置角和与目标之间的距离为跟踪误差,设计了基于李雅普诺夫方法的跟踪控制律,并证明跟踪控制的渐近稳定性。设计了僚机相对于长机的编队控制律,以保持双机平行编队的构型。仿真结果表明,目标机动运动时,双无人机系统能够在较短时间内收敛,实现对目标的持续稳定跟踪。     

交通视频中运动车辆检测和跟踪技术的研究

提出了利用高斯混合模型和Blob分析相结合进行运动车辆检测和跟踪.利用高斯混合模型,对背景模型建模,提取前景图像.通过数学形态学对图像进行修正,消除噪声.利用Blob分析算法对运动车辆进行检测和跟踪.通过MATLAB软件进行仿真实验,证明算法具有一定的实用性.     

视觉导航技术在小型无人机撞线回收中的应用

为了提高小型无人机回收的经济性和有效性,提出一种利用计算机视觉技术实现小型无人机撞线回收的导航系统。分析了撞线回收技术,对现有的目标实时跟踪法进行改进,通过采用基于模块匹配的改进算法实现对无人机目标的在线跟踪,使其能够对尺寸和外形都有较大变化的目标进行有效的在线跟踪,并通过仿真实现。实验结果表明:该跟踪算法跟踪速率可以达到15～25 Hz,能够实时解算其空间位置,准确地跟踪无人机目标,基本满足导航系统的实时性要求。     

基于序列图像的空中目标跟踪方法

文中提出一种有效的运动跟踪检测算法对空中运动目标进行快速、准确的检测和跟踪,首先利用对称图像差分梯度法进行运动目标检测,该方法能很好地检测出移动背景中低信噪比的运动目标;然后通过改进的活动轮廓模型在视频图像序列中进行跟踪,实验结果表明,使用该方法可以得到有效的目标轮廓,从而获得准确跟踪效果.     

基于互信息测度红外目标图像相关匹配跟踪算法

在红外地面目标跟踪过程中,目标在图像系统中呈现多样化,任何一种单一的跟踪方式都无法满足系统的要求。对此本文采用一种多模跟踪方式,针对具体的目标,采用不同模式的跟踪方法。对于小目标,采用互信息测度的相关跟踪方式;对于大目标,采用形心跟踪方式。通过自适应波门来决定跟踪模式,实验证明该算法具有稳定而且精确的跟踪性能,算法执行时间短,完全可以满足实时性要求。     

一种快速目标的图像跟踪综合算法

本文针对空中快速目标,提出了一种图像跟踪综合算法,解决了一系列由于跟踪环境、时间、对象的变化而给图像序列处理造成的困难,简单且有效地实现了在复杂空情下对运动目标的跟踪。     

无人机半实物仿真系统研究

半实物仿真可避免无人机系统中复杂非线性时变系统的建模,检验各参试设备的功能和性能,并考核设备间的协调性。其关键技术包括：系统仿真的总体技术、建模及其校核与验证技术、运动环境的模拟技术、无人机姿态运动仿真器和舵面负载力矩仿真器,半实物仿真系统接口技术。     

终端红外图像制导信息处理技术研究

弹道终端目标图像充满视场时的跟踪点选择和继续跟踪能力是第四代先进空空导弹必须具备的性能.文中分析了弹道终端导引头图像跟踪过程,建立了图像探测器投影成像模型,研究了红外成像制导型空空导弹弹道终端目标图像的变化规律、弹目距离和相对速度对目标图像变化情况的影响及中段形心跟踪模式与末端局部图像跟踪模式的转换时机,提出了一种有利于减小成像导引头跟踪盲区、提高起爆控制精度的局部图像跟踪算法,该算法通过对机头部位的识别来确定局部图像跟踪点,并估算目标易损部位,从而为实现最优起爆控制奠定了基础.最后,对文中提出的算法用实际红外图像进行了仿真,其结果表明该算法是可行和有效的.     

红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究

根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法．实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割．以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位，分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响．研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机．定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后，以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真，结果表明本文的算法是可行和有效的。     

基于灰色理论的无人机模拟训练系统模拟维修操作评估

基于灰色理论的无人机模拟训练系统模拟维修操作评估,先确定评价指标及最优指标集,再进行数据的无量纲化处理,然后以最优指标集为参考序列,各评价对象的指标为比较序列,由此确定各指标的评价矩阵,再用AHP法对各指标赋予不同的权数,得到权重矩阵.最后由评价矩阵和权重矩阵,求出用灰色关联度表示的评价结果.     

红外成像制导末端局部图像识别跟踪研究

针对红外成像制导末端目标图像充满导引头视场影响目标识别跟踪的问题,提出一种红外成像制导末端局部图像识别跟踪的方法。分析了红外成像制导原理;选取了高亮区比例、灰度标准偏差、长宽比、紧凑度和复杂度等5个特征量作为特征提取和目标识别的依据,提出适合导弹的目标快速识别算法;通过计算红外成像制导末端目标图像,在导引头焦平面上的投影面积的变化情况,分析了弹目距离与相对速度对目标图像变化情况的影响,研究了形心跟踪到局部图像跟踪的转换时机。综合考虑了可靠性和实时性要求,选取飞机机头作为局部图形跟踪的跟踪点;搭建红外成像制导仿真场景,对所提出的方法进行仿真分析。仿真结果表明：该方法能够有效地识别图像中的目标,减小红外成像导引头跟踪盲区,实现红外成像制导末端的平稳跟踪。     

智能视频监控技术及其在安防领域的应用

为解决传统视频监控系统中存在的诸多弊端,满足越来越高的安全需求,提出一种新型的智能视频监控技术。其由视频采集、智能视频分析和监控端构成,物理架构则包括中央式和分散式。系统关键技术涉及运动目标检测、运动目标分类、运动目标跟踪、视频内容分析等。该监控技术的应用可用于安防类和非安防类两方面。     

一种复杂地面背景的目标跟踪算法

实时跟踪算法将提供的原始目标作为基准图像进行序列跟踪，在跟踪过程中根据一定的判据对基准图像的更换、目标丢失的判断等状态进行控制．通过对各种实时跟踪算法的研究，提出了一种基于图像相关的多模板跟踪算法，并给出了多模板相关算法中的判断准则：模板更换准则、目标丢失判断．试验证明，对地面复杂背景的目标实时跟踪有效可行。     

多特征提取的红外和可见光目标跟踪方法

针对复杂背景下采用单一图像特征跟踪稳定性差的问题,提出了一种基于多个特征提取的红外和可见光图像目标跟踪方法.该方法提取红外图像的灰度特征和可见光图像的颜色、纹理特征,给出了采用核函数量化的直方图描述的多特征目标模型,结合均值漂移跟踪框架,给出了一种根据相似性度量进行自适应融合定位目标的方法,并给出了一种选择性的目标模板...