基于运动约束二步聚类Hough变换航迹起始算法

针对基于减法聚类的Hough变换航迹起始法存在的虚假航迹起始率高、目标航迹点缺失严重的问题,提出了一种基于运动二步约束聚类的Hough变换航迹起始法;该算法首先采用直观法滤除部分杂波点;随后利用Hough变换进行低阈值筛选;然后利用减法聚类得到多个聚类中心;最后由最近邻法判断出每个样本点所归属于聚类中心,得到目标航迹的数目以及参数;仿真表明,在密集杂波环境下,文章提出的算法的航迹起始概率近似是多级Hough变化航迹起始算法的1.2倍,同时虚假航迹起始概率是多级Hough变化航迹起始算法的三分之一,结果表明该算法改善了航迹起始的性能,特别适合于密集杂波下低信噪比目标的目标检测问题。     

基于随机Hough变换的航迹起始算法

雷达通常在密集干扰下探测目标,目标信息必定混淆假目标点迹,但针对假目标干扰中的断续点迹航迹起始问题,现有的方法难以有效解决。文中基于传统的三维随机Hough变换提出一种假目标干扰下对断续点迹进行航迹起始算法,采用序列检测技术设计采样终止规则来屏蔽虚假关联,构建飞行特征约束映射参数集来剔除虚假航迹。实验结果表明该算法的平均虚假航迹占有率仅为14。29%,计算时间为9。5416s,可为情报用户提供优良的情报综合实用性。     

近空间双基雷达网航迹起始算法

针对隐身目标的低可探测性和雷达采样间隔的随机性,提出一种基于概率网格Hough变换和速度特征模糊聚类的近空间双基雷达网航迹起始算法.首先,利用概率网格Hough变换方法提取目标初步航迹;然后,结合目标的时间特性,利用点迹速度模糊聚类的方法进一步提取目标真实航迹.实验结果表明,所提出算法具有较强的鲁棒性和较高的精度,适用于杂波环境下随机采样的多雷达系统航迹起始.     

被动传感器航迹起始算法

针对目标数目未知和被动传感器测量精度不同情况下的航迹起始问题,提出一种基于多站被动传感器系统的航迹起始算法.该算法首先利用多规则法对测量数据进行预处理,消除一部分“鬼点”,然后将模糊集的思想引入Hough变换,利用模糊函数的隶属度作为参数空间累积量,最后通过序列Hough变换检测航迹.仿真实验表明:该算法可有效改善航迹簇拥现象,抑制虚假航迹的产生,适合于杂波环境下目标的航迹起始.     

并行Hough变换快速航迹起始

Hough变换在航迹起始领域得到广泛应用,但在扫描次数较少时起始效果不佳。通过转变Hough变换处理结构和改变计数器累加方式,提出了一种并行Hough变换快速航迹起始算法。利用Hough变换将不同时刻的量测集合分别映射到参数空间,继而将空间中具有相同索引的各次累加结果构成累加向量,统计其非零元素的个数,如大于预先设定的门限,则用向量各元素求和作为累加结果,否则置零。将利用该方法获得最终的累加结果进行门限检测来确定是否起始航迹。仿真实验表明,该算法可在密集环境下快速准确地起始航迹。     

基于网格聚类和修正逻辑的航迹起始算法

针对高密度杂波环境中多目标航迹起始时虚假航迹多和起始处理速度慢的问题,提出了一种将扫描点迹先聚类后进行航迹起始的新算法TI-GCL(Track Initiation Algorithm Based on Grid Clustering and Modified Logic Algorithm).新算法通过网格核技术和边界提取技术分别对高、低密度网格中的回波点迹进行处理,得到更为准确的簇,进一步利用簇中数据对象的相似度进行聚类,最后对每个聚类中的点迹运用修正逻辑法起始目标航迹.仿真结果表明,该算法在高密度杂波环境下能够准确、快速地起始多目标航迹,适于工程运用.     

雷达航迹起始算法性能仿真

航迹起始是雷达目标跟踪的开始阶段,起始算法的准确性和执行效率对目标跟踪性能有重要影响.为了明确各种算法的特点和适用场景,文章对工程上常用的航迹起始算法进行了性能仿真.仿真结果表明,直观法适用于低密度目标场景,逻辑法和Hough变换法适用于较高密度杂波场景.仿真结果还表明,现有的三种算法不能很好地处理目标编队运动场景,编...     

Hough变换及其在几何特征检测中的应用

介绍Hough变换原理,分析应用Hough变换检测直线的原理,并对Hough变换进行推广,用于检测圆的圆心、半径。Hough变换在几何特征检测中有着独特的性能,它将检测目标从目标空间转换到参数空间,避免了在目标空间检测时的目标分类、目标编码等复杂运算,使得被测参数的测量变得简单易行。     

基于Hough变换的海面目标检测仿真平台

对于海面目标的检测,由于雷达波束擦地角低,海杂波很强,且由于雷达目标等效截面积小,信噪比低,常规的门限检测方法虚警概率高、检测概率低,有必要探讨新的检测方法。采用Hough变换将同一目标航迹上的回波能量进行累积的方法,对模拟的(分别利用K分布、对数正态分布、高斯分布和韦伯分布模拟海杂波,并人工加入单个或多个运动目标信息来合成雷达回波)或真实的雷达回波数据进行处理,并通过Hough反变换求取目标航迹。最后,在该算法的基础上,使用Matlab提供的界面设计工作台,制作出适于人机交互的海面目标检测综合仿真平台。     

二次雷达目标数据处理软件设计

航管设备二次雷达捕获的目标数据A模式与C模式混杂,且每次扫描、询问某一确定目标的过程中需要对目标进行多次询问,导致数据量大大增加,后端数据处理压力增大.为解决上述问题,论文提出一种目标数据处理方案,首先对接收到的A、C模式数据进行点迹合并,再对批号数据与无批号数据分流处理,通过点迹关联、滤波跟踪、航迹管理等综合处理输出目标数据.试验结果表明该设计方案可实现目标航迹快速起始,并且在目标高机动、断续、交叉等复杂情况下能连续、稳定输出数据,具有较好实用价值.     

Edge connection based Canny edge detection algorithm

Double threshold method of traditional Canny operator detects the edge rely on the information of gradient magnitude, which has a lower edge connectivity and incomplete image information. Aiming at this problem, we proposed an edge detection algorithm based edge connection—the Hough Transform based Canny (HT-Canny) edge detection algorithm. HT-Canny algorithm guided by high threshold image, which obtains edge direction through calculating edge endpoint gradient and connects the edge by using the Hough Transform instead of traditional double threshold method. It avoids the limitation of traditional Canny algorithm, which must set the double threshold manually and protect the low intensity edge especially. The experimental results show that HT-Canny algorithm has stronger edge connectivity and can distinguish edge points and non-edge points effectively, which not only retain the advantages of the traditional Canny algorithm but also make the detection result more complete and comprehensive.     

轨迹数据的多特征融合及检测方法

传统轨迹检测方法中的轨迹相似度仅从位置向量进行度量,忽略了轨迹数据的速度和时间特征,这导致轨迹检测结果无法全面反映实际状况,降低了检测结果的有效性.针对上述问题,提出一种面向多个特征向量的轨迹数据相似性度量及检测方法.该方法首先将轨迹数据映射到图模型描述的轨迹图中,每条轨迹是轨迹图的一个节点;针对各节点的速度、时间和空...     

基于学习的霍夫变换线段组物体检测算法

针对单条霍夫变换线段特征算法的区分能力弱,不能有效处理部分匹配等问题,提出了霍夫变换线段组算法。首先通过文中算法提取霍夫变换线段特征构成码表,以此码表作为弱检测器的输入,再通过AdaBoost算法学习将弱检测器构造成强检测器,以提高检测的效率,最后在测试集上进行检测。为了计算两条霍夫变换线段之间的相似度,引入四元组空间内加权欧式距离,通过合理调整权重,能够有效地处理不可靠边缘检测问题。实验表明该算法能处理部分遮挡问题,具有很好的发展潜力。     

基于双重检测的气门识别方法

针对目前工业中的气门识别方法存在重叠目标漏检率高、检测精度较低、目标包裹度差、圆心定位不准的问题,提出了一种基于双重检测的气门识别方法.首先,运用数据增强对样本进行轻量扩充;其次,以深度卷积网络为基础,加入空间金字塔池化层(SPP)和路径聚合网络(PAN),同时调整先验框,改进损失函数,从而提取气门预测框;最后,以霍夫...     

基于U弦长曲率的抗旋转性广义Hough变换算法

针对广义Hough变换(GHT)算法匹配发生旋转图像中的目标形状时发生误匹配的问题,提出一种基于U弦长曲率的具有抗旋转性的广义Hough变换算法。首先,对模板形状采用边缘点的U弦长曲率和偏移向量等特征构建具有旋转不变性的修改的R-表;其次,以图像中边缘点的曲率作为索引,查找构建的R-表得到偏移向量等信息;最后,根据查得的信息计算图像中目标形状的可能的参考点位置进行投票。根据投票结果即可提取出图像中目标形状的位置。当图像中目标形状分别旋转0°、2°、4°、5°、6°时,提出的算法的匹配结果均在图像中目标形状位置具有非常明显的峰值。仿真结果表明,改进的广义Hough变换(I-GHT)算法具有良好的抗旋转性和抗噪性。     

基于随机Hough变换的零基线正弦曲线检测

研究零基线正弦曲线的随机Hough变换的最小点集、收敛映射和动态链接表结构3个基本问题,提出改进的三点拟合零基线正弦曲线的方法,给出零基线正弦曲线的随机Hough变换检测算法,并分析算法的计算性能和存储量性能。仿真实验表明该方法的有效性。     

Real-time precise detection of regular grids and matrix codes

The traditional approach in detecting sets of concurrent and/or parallel lines is to first detect lines in the image and then find such groups of them which meet the concurrence condition. The Hough Transform can be used for detecting the lines and variants of HT such as the Cascaded Hough Transform can be used to detect the vanishing points. However, these approaches disregard much of the information actually accumulated to the Hough space. This article proposes using the Hough space as a 2D signal instead of just detecting the local maxima and processing them. On the example of QRcode detection, it is shown that this approach is computationally cheap, robust, and accurate. The proposed algorithm can be used for efficient and accurate detection and localization of matrix codes (QRcode, Aztec, DataMatrix, etc.) and chessboard-like calibration patterns.