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传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的.随着多传感器图像融合技术的深入发展,其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛.评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法,包括融合预处理、融合识别和融合跟踪,说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性. 相似文献
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针对径向基神经网络在激光图像分类识别中识别率低及训练时间长的问题,提出粗糙集与神经网络相结合的方法,将粗糙集算法简约后的样本特征作为神经网络的前置输入。首先建立不同视点的激光主动成像三维仿真图像,然后提取17个目标特征,并采用粗糙集算法选择分类的属性,从17个特征中筛选出5个影响决策的特征属性,最后选用4层径向基神经网络作为基本的网络结构,并采用在各层节点上与粗糙集相结合方法识别目标。仿真结果表明,结合粗糙集的集成神经网络方法识别正确率保持在80%以上,与未结合粗糙集的神经网络相当,但训练与识别时间缩短10倍以上。 相似文献
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为了提高车辆目标在不同测试条件下的识别效率,降低系统的漏检率和误检率,提出了一种基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法。该算法利用目标原点矩参量表征目标的红外特征,用匹配相似度表征目标的点云特征,再经过轴系对齐和尺度变换实现图像融合。实验采用激光雷达与红外同轴光路获取的两类数据进行图像融合,再利用目标匹配阈值进行迭代筛选,最终识别车辆目标。对比了1帧、20帧和40帧图像中具有不同属性的车辆目标识别效果,结果显示,本算法输出的目标识别区域正确适当。在1000帧图像的多种测试条件的实验中,本算法的漏检率均小于100,误检率均小于50,明显优于传统的距离向数据分类法和光谱分类法,验证了其具有较好的鲁棒性。 相似文献
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为了有效处理目标识别中的不确定信息,将信息融合的D-S、DSmT规则与近邻分类相结合,提出了一种新的基于信息融合的目标识别算法。首先选取待识别目标在训练数据中的近邻样本,并构造各近邻的基本置信指派函数,然后使用D-S规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用DSmT规则将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所建立的分类规则进行目标的识别判断。通过目标实测数据实验,将新算法与目前目标识别中应用最为广泛的SVME方法进行了对比分析,结果表明新算法能够有效提高目标的识别正确率。 相似文献
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基于对目标识别特点的认识,提出了可用于坦克目标识别的层次化信息融合算法,对高分辨率毫米波非相干雷达,毫米波辐射计及红外辐射计等目标识别概率进行了的融合实验表明,该算法不仅可融合不同层次的信息,而且具有较强的处理信息不确定性的能力和容错能力,极大地提高了目标识别概率。 相似文献
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基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法 总被引:7,自引:1,他引:7
提出了一种基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别新算法.根据目标、背景和干扰物的红外多光谱特征信息(辐射强度、光谱分布)构造出目标场景的红外多光谱特征矩阵;采用最大距离法分割图像,融合空间和光谱信息重构出研判目标的红外多光谱特征矩阵;根据研判目标的光谱辐射差异特性建立了红外多光谱图像相关识别准则.实验表明,该识别算法正确可行. 相似文献
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该文针对毫米波/红外传感器融合目标识别问题,提出一种新的用于决策层目标识别的神经网络融合算法。该网络结构新颖,网络训练时修改的是门限而不是连接权值,融合后的识别率可比毫米波和红外子源提高9.7%和11.3%,因此该算法是有效可行的。 相似文献
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基于模糊综合函数的目标识别融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于对目标识别特点的研究,给出目标识别的可能性分布描述方法。运用模糊集理论,讨论基于模糊综合函数的目标识别决策级融合算法,并举例说明该方法的直观合意性。 相似文献
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针对红外图像的特点,提出了一种红外目标自动识别方法,推导了不变矩的计算公式,以试验数据为依据分析了噪声的影响.试验结果表明,对于仅含有一个飞机目标的红外图像,本文提出的方法的识别准确率可达到80%以上. 相似文献
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将帧间差分法运用于舰船中靶图像识别中,并提出了一种基于图像统计特征的舰船中靶图像识别方法。基于Visual C++中的MFC对话框开发工具,借助OpenCV计算机视觉库编写了演示软件,并对识别方法进行了验证。结果表明,该方法能快速、准确地识别出中靶图像,从而为指挥员的指挥决策提供客观依据。 相似文献
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多源信息融合是海上目标综合信息处理的关键技术之一.文中分析了海上目标的多源异类信息融合的特点,给出了基于信息融合的海上目标判证仿真系统体系结构,并建立了信息融合功能模型.系统采用分布式处理结构,包含战场目标模拟、信息感知、航迹关联与融合、目标判证、性能评估、态势评估与显示等功能.仿真结果验证了系统体系结构和各算法的可行性. 相似文献
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图像融合技术研究的最新进展 总被引:17,自引:2,他引:15
图像融合是把同一场景从不同特性、不同时间、不同分辨率传感器获得的多幅图像综合成一幅图像的先进图像处理技术。该技术可以广泛应用在医学、遥感、计算机视觉、气象预
报及军事目标识别等多个领域。介绍了当前图像融合技术的一些最新进展,指出了图像融合
技术可能的发展方向。 相似文献