T-S型RBF神经网络在红外火焰探测系统中的应用

基于T-S(Takagi-Sugeno,高木-关野)模型RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络,提出了一种应用于三波段点型红外火焰探测器的识别算法,同时实现了硬件电路以及软件程序的设计。针对火焰探测器在检测过程中可能出现的数据丢失、失真、饱和等复杂情况,本文利用RBF网络较优的逼近精度和泛化能力,同时结合T-S模型用少量的模糊规则可生成较复杂的非线性函数的特点,实现了火焰与干扰源的准确识别。实验证实,T-S模型RBF神经网络相比于BP(Back Propagation,反向传播)网络在逼近精度、收敛速度、鲁棒性等多个方面都有所提升。     

基于改进型T-S模糊RBF神经网络的红外火焰探测器识别算法

针对三波段红外火焰探测器中可能出现的单一非火焰波段通道的数据丢失、失真、饱和3种对火焰特征数据的强干扰情况,本文提出了一种改进型T-S(Takagi-Sugeno,高木-关野)模型RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的火焰识别的鲁棒性融合算法.该算法通过聚类算法确定模型需要的模糊规则...     

高可靠火焰探测器软件算法设计与测试

针对基于紫红外光敏管报警的三波段火焰探测器,提出一种高可靠的软件算法。该算法在以往简单判定阈值方法的基础上,通过对紫红外信号进行分类,利用频域分析、时域分析、信号特征分析等多种方法进行处理,进一步优化了报警信号的触发逻辑,提升了探测器灵敏性。同时具备高可靠防误报能力,能够有效排除多种非火焰因素的干扰。经过试验测试表晴,火焰探测器各项指标满足预期要求。     

三红外火焰探测器软件算法设计与实现

通过对三红外火焰探测器软件算法的研究,提出一种三红火焰探测的具体软件算法实现方案,该算法融合了阈值法、信号间数字相关分析法和平均功率法解决三红外火焰探测问题,同时通过具体编程及试验验证,实现了三红外火焰探测器远距离探测技术要求,完成了软件算法的具体实现。试验结果表明提出的方案可行,算法能够有效提高三红外火焰探测器探测灵敏度,降低虚警率。     

锑化物中/中波双色红外探测器研究进展

面对第三代红外探测器对多波段探测的需求,中/中波双色同时获取两个波段的目标信息,对复杂的背景进行抑制,可以有效排除干扰源的影响,提高了探测的准确性,增强了在人工及复杂背景干扰下的目标识别能力,因此中/中波双色探测器设计和制备最近快速发展起来。锑化铟红外探测器通过分光可实现两个中波波段的探测,锑化物Ⅱ类超晶格探测器通过能带结构设计实现多波段探测。本文阐述了锑化物中/中波双色红外探测器的主要技术路线和目前研究进展,与传统InSb双色探测器相比,中/中波双色超晶格红外器件用于红外成像探测具有鲜明的特点和优势,但需要在探测器结构设计、锑化物超晶格材料生长、阵列器件制备等方面进行进一步研究,以提高探测性能,满足工程化应用需求。     

基于LASSO的雷达脉压压缩方法

雷达抗干扰性能是衡量一部雷达优劣的重要指标,直接决定着雷达作战效能的发挥。常见的抗干扰措施有副瓣对消、脉冲压缩、动目标检测、恒虚警处理等。文中结合LASSO回归算法,提出了一种基于LASSO的脉冲压缩抗干扰措施。该方法利用LASSO回归具有稀疏性的特质,结合雷达回波信号设置匹配字典,使用冗余预测变量构造数据集,并使用交叉验证构造LASSO模型,拟合识别预测变量,实现了目标检测。将该方法与脉冲压缩方法对比,仿真实验证明采用LASSO算法不仅不需要考虑旁瓣的影响,还获得了更好的目标分辨能力,并且在较小信噪比条件下目标检测效果也比较好。     

国外中长波双波段红外成像技术的发展及应用

中长波双波段红外成像技术能同时获得中波、长波两个大气窗口的红外辐射信息,同时具有两种单波段成像技术的优点。通过优势互补,中长波双波段红外成像技术能够提高装备对各种复杂环境条件的适应能力,提高各类作战任务的成功率。在过去二十几年中,欧美主要国家实现了从双探测器双波段成像到单探测器双波段成像的发展及批量装备,目前正向更高分辨率、更远作用距离的方向发展。中长波双波段红外成像技术主要用于提高各类主战装备对不同的作战环境的适应能力以及各类搜索跟踪识别系统对目标的探测识别成功率。此外,可以通过中长波双波段红外成像技术获取目标的温度、光谱特性等特征信息,可用于反干扰、反伪装。     

可见光拓展InP/InGaAs宽光谱红外探测器

由于标准InP/In0.53Ga0.47As短波红外探测器的响应波段为0.87~1.7 m,在高性能夜视中具有重要的应用。为了进一步利用夜天光在可见光区间的辐射能量,需要将InP/In0.53Ga0.47As短波探测器的光谱响应拓展到可见光,从而实现包含可见光和短波波段的宽光谱探测。通过特殊的材料设计和背减薄工艺,成功研制了可见光拓展的320256 InP/InGaAs宽光谱红外探测器。采用增加滤光片的方法完成了器件在可见光、短波的成像演示,结果表明:目标在可见光、短波波段呈现出不同的特征信息,而不加滤光片的可见光拓展InP/InGaAs宽光谱红外探测器则探测到两个波段的信息,既包含目标的可见光信息同时也具有短波信息,从而实现了可见/短波双波段探测的效果,可显著提升对目标的探测能力。     

空间双波段红外成像仿真及目标特性分析

从普朗克辐射定律出发,充分考虑了点目标的弥散现象、噪声以及探测器的盲元,获得了包含小目标的双波段红外仿真图像。结合红外辐射基本原理,讨论分析了基于双波段红外识别小目标的有效特征,得出目标在中波段和长波段的红外辐照度比值以及目标红外辐照度与探测距离间的关系,可以为小目标识别提供可靠的性能参数。     

空空导弹多光谱红外成像制导技术研究

从空空导弹红外制导系统的需求出发,探讨多光谱成像制导技术的研究思路与系统设计方法．介绍了共光路与分光路多种多光谱光学系统的结构设计,分析了多光谱红外导引技术中的光谱细分、多光谱红外探测器、系统匹配、多传感器信号融合及光谱特征选取等关键技术。在此基础上给出了一种空空导弹双色成像探测系统实例,该系统利用共光路系统设计实现双波段红外成像探测,并针对红外诱饵干扰进行了基于光谱特征的目标跟踪与抗干扰算法,实验验证该系统具有优于单波段成像导引头的目标识别与干扰抑制能力,显示出了多光谱成像导引头是空空导弹的发展方向。     

基于视频图像的火焰识别算法

相对传统的火焰识别方法,为提高火焰识别精度,提出了一种基于红外热像仪和彩色摄像机的火焰识别算法。对采集得到的红外图像进行温度阂值分割,得到高温疑似火焰区域,通过三维重建技术匹配彩色摄像机中对应的高温疑似火焰区域,对其RGB空间模型进行色彩分析,排除干扰得到疑似火焰区域。在此基础上分析疑似火焰区域的区域增长特性及闪动特性,提取疑似火焰区域的面积及其轮廓,对其轮廓进行离散余弦变换,计算前后两帧图像轮廓的变化,从而进一步确定真实火灾火焰的发生,及时报警,减少误判率和危害性。实验证明了该算法的准确性和有效性。     

基于多模复合探测方法的无人艇目标识别研究

随着水面无人艇技术的不断发展和应用,其对于舰船的威胁程度也日益加剧。以末敏弹打击水面无人艇为背景,为了提升多元激光/红外/毫米波探测器对水面小型目标的识别性能,提出了一种基于多通道卷积神经网络(Multi Channel Convolutional Neural Network,MCCNN)和极端梯度提升决策树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)的复合探测信号识别方法MCCNN XGB,同时构建了单通道CNN识别网络与基于人工特征提取的XGBoost识别算法作为对照,最终通过水面目标无人机载探测试验数据对上述三种模型的目标识别性能进行评估与对比。测试结果表明,基于MCCNN XGB的识别算法表现最佳,测试准确率达到了97.26。本文所提出的识别方法能够有效进行复合探测信号的特征提取,并且能够降低误识别率与漏识别率,具有较好的识别效果。     

基于PCIe总线的红外探测器图像采集系统设计

文中介绍了一种基于PCIExpress（PCIe）总线的高速红外探测器图像采集系统,重点介绍了PCIe图像采集卡和系统的软件设计。PCIe图像采集卡基于FPGA的硬件结构,采用LVDS（Low Voltage Differential Signaling）信号采集高速红外探测器图像数据．通过PLX Technology公司的PEX8311实现PCIe总线2．5Gb／s高速串行数据的收发。系统的软件设计包括驱动程序和应用程序两部分。经测试与验证,该系统能完成红外探测器图像数据的实时采集、处理及存储。性能稳定可靠。系统适用于高帧频、大数据量的红外探测器图像实时采集。     

基于嵌入式视频流的口罩佩戴检测仪

针对现有口罩检测系统存在的不够全面等识别问题,设计的检测仪基于嵌入式平台,并在此基础上搭载卷积神经网络,具有良好的便携性和可拓展性,同时运用深度学习技术,识别准确度高,识别速度快。系统在对人是否佩戴口罩进行识别时,可以第一时间将识别结果反馈出来,并弥补了现有系统存在的识别度不高的问题,具有较好的可实施性。     

A comprehensive multimodal eye recognition

Iris recognition is tested to be one of the most reliable approaches for automatic personal recognition under the infrared light. However, it is challenging and difficult to acquire good quality iris patterns of dark color eyes in the visible wavelengths. Sclera recognition can achieve good recognition accuracy in the visible spectrum, but the performance will drop when the sclera pattern is saturated. In this paper, we proposed a comprehensive multimodal eye recognition system that uses both iris and sclera patterns for recognition from the same eye image. The experimental results show that the proposed multimodal frontal eye recognition method can achieve better recognition accuracy than unimodal iris or sclera recognition. In addition, we propose a multimodal multi-angle eye recognition system that can further improve the recognition accuracy.     

引入探测器特性的空间目标红外灰度序列仿真研究

针对空间目标红外识别系统难以获取目标数据的问题,对目标红外灰度序列进行了仿真研究。通过计算目标和探测器的轨道运动参数,结合目标的微动特性得到探测器平面的投影面积观测模型;并构建目标表面温度分布模型,进而获得探测器接收的目标红外辐射强度序列。与以往方法不同的是,通过进一步考虑探测器自身成像效应,仿真得到了目标红外灰度序列。仿真结果表明不同形状和微动参数的目标红外仿真序列具有不同的周期性,可为红外目标识别算法设计提供数据支持。本文提出的目标数据仿真模型进一步缩小了与真实场景的差距,对空间目标识别系统具有重大意义。     

基于最优阈值法的锅炉火焰图像处理的研究

工业锅炉炉膛内部是一个高温、高辐射、高灰度的环境，炉内燃料的燃烧过程伴随着剧烈而连续的发光发热的物理、化学反应。在锅炉火焰图像识别中，原始图像对该复杂环境变化非常敏感，并严重地影响图像的识别率。针对这一问题，本文介绍了一种提取锅炉火焰特征的最优阈值法。该方法依据统计学基本原理，对锅炉火焰自动识别的实际问题建立一个统计回归模型，并根据回归模型参数直接求取最优的分割阈值。