一种基于单帧红外图像抗类目标干扰的算法

提高红外小目标检测概率的前提是应尽可能的对云、烟雾或地物等类目标进行准确预测,达到抑制干扰、突出目标的目的.为有效去除红外小目标检测中的类目标干扰,降低虚警率,本文提出一种基于单帧红外预警系统图像抗类目标干扰的方法.该方法先通过背景抑制,消除系统噪声的干扰,提高图像的信噪比;然后根据目标头尾特征,并结合目标的长度,将潜在目标从类目标干扰中分离出来,待后续处理.从实验结果来看,该算法能够有效降低类目标干扰,对红外小目标检测算法具有较好的辅助作用.     

复杂背景下迎头点目标检测算法

针对传统检测跟踪算法无法有效处理迎头点目标的问题,提出了基于红外序列图像相邻两帧间匹配的检测算法.根据迎头点目标的红外序列图像特点,采取点对点标记匹配结果,点对点统计标记次数,阈值门限输出迎头点目标.算法无需假定目标点位置,检测过程不随背景复杂程度和目标点数目变化而变化,尤其解决了高噪声情况下迎头点目标的检测和跟踪问题.算法结构简单、存储量小、运算速度快,根据多次仿真和实拍照片实验,验证了该方法的可行性和有效性.     

海空复杂背景下红外弱点目标检测新算法

为解决海空复杂背景下红外弱点目标的检测,提出了多量级多向梯度表决融合检测算法。算法依据目标红外辐射特征是像素灰度在水平和垂直方向上梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析。算法用多个量级的梯度步长对图像目标进行检测,并对检测的结果进行表决融合。实验结果表明,红外阈值系数选取2.0-2.4时,算法可对信杂比为1的点目标实现高于95%的检测概率及较低的虚警率。     

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

一种恒虚警线谱检测算法研究

提出基于高低分辨率功率谱匹配度估计的线谱检测算法,该算法对信号分别进行高分辨率功率谱估计和多段低分辨率功率谱估计,然后以高分辨率功率谱估计为模板,用多段低分辨率功率谱估计进行校验的方式进行线谱检测。基于单频信号加高斯白噪声假设条件,理论上导出该检测方法的检测率和虚警率,并进行了仿真验证。与传统的线谱检测方法相比,该线谱检测算法不需要预知噪声功率谱,且具有恒虚警的特点。在车辆目标远距离声学检测应用中,该检测算法具有较好的检测性能。     

基于形态学梯度的红外目标检测

对于红外跟踪系统中的低空非合作运动目标检测问题,由于距离未知,目标可能表现为小目标或者面目标,另外,红外图像中可能包含大量的地物背景.针对以上问题,本文提出了一种基于形态学梯度的目标检测算法.此方法首先计算红外图像的形态学梯度,进而根据各种地物背景的形态学梯度特征提取天空区域,然后在此区域内进行目标检测,最后进行目标边缘片段的合并.该方法基于形态学梯度对于灰度变化的敏感性,使用形态学梯度来表征红外目标边缘强度,通过检测目标边缘来达到检测目标的目的.实验证明,本文方法能够有效的检测目标,虚警较少,且对小目标和面目标具有一定通用性.     

用高阶累积量投影法检测红外弱小目标

为检测弱小红外运动目标,提出了一种基于高阶累积量投影的检测算法.红外图像序列经背景抑制后,首先计算时域数据的归一化三阶累积量,并将其投影到二维空间,然后在二维空间内对目标轨迹进行统计判决,以实现目标检测.推导出了目标和噪声在二维投影空间中的分布公式.通过与相关算法对比分析,该算法计算量小,检测率随目标信噪比增长较快.利用实际录制的图像序列进行了仿真实验,成功检测到了信噪比不小于2、像面运动速度为2帧/像素的目标,验证了算法的有效性.     

非平稳环境下主动声呐检测器研究

针对在水下存在多途、混响及噪声边缘等非平稳背景条件下主动声呐检测器的检测性能,给出了一种变异指数的恒虚警率(Variability Index Constant False Alarm Rate,VI-CFAR)检测器。VI-CFAR结合了单元平均恒虚警率、最大选择恒虚警率和最小选择恒虚警率的检测算法,它在均匀平稳环境和非平稳环境下都具有较强的自适应性。理论分析和仿真结果表明,该检测器在均匀平稳背景下的检测性能与单元平均恒虚警率检测器相似,在多途、混响等干扰背景条件下具有较强的抗干扰能力,在噪声边缘背景下有较好的虚警概率控制能力且运算量小,是一种稳健的检测器。     

舰船辐射噪声中鲸类联络叫声检测方法

鲸类联络叫声的频段与舰船辐射噪声频段的重叠,使其易被误检测为舰船噪声而被被动声纳接收,影响后续对被动声纳检测到的信号进行目标自主识别等信号处理的性能。针对鲸类联络叫声干扰目标识别等声纳信号后续处理的问题,提出舰船辐射噪声中鲸类联络叫声检测算法,为削除鲸类联络叫声干扰作准备,算法首先通过理论与实测数据分析得出舰船辐射噪声频谱分布的短时稳定性特征,进而采用中值滤波方法对舰船辐射噪声进行白化处理,利用三阶多项式相位信号对鲸类叫声建模,然后通过基于匹配滤波器的广义似然比检测方法,实现了舰船辐射噪声中鲸类信号的检测。经实测信号的实验验证,提出的算法适用于不同类型和工况的舰船;通过与其他三种检测方法的比较分析,算法在给定虚警率下可以取得较高的鲸类叫声检测率,检测结果优于其他三种方法。     

基于形态学的海面背景红外点目标检测方法

采用行均值相减方法抑制温度场的非线性影响,校正红外图像模糊,增强点目标;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景并保留高亮区;选择结构元素进行腐蚀和膨胀运算,去除虚警点获得目标候选点;搜索局部极大值,确定阈值并结合图像帧间的相关性分离出目标。实验表明,该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的红外点目标。     

基于归一化小波能量系数的管道安全识别算法

针对管道泄漏检测系统存在一定误报率的问题,提出一种基于归一化小波能量系数的油气管道安全识别算法．首先提出最佳母小波选择标准,以现场数据为基础选取最佳母小波,然后提取归一化小波能量系数的最大值作为特征量,最后利用Fisher分类器对压力数据进行识别,判断管道是否处于安全状况．利用现场数据对该方法进行验证分析,结果表明该算法识别正确率较高,实用性好,且可以降低误报率．     

诊断间歇故障降低BIT虚警

间歇故障的存在及影响是产生BIT(Built-in Test)虚警的一个重要原因,为降低间歇故障引起的虚警,提出一种三状态方法,利用双阈值来区分系统的正常、间歇、永久故障三种状态,并分析得到间歇故障对BIT影响的定量关系,与传统两状态方法相比,基于三状态方法的BIT通过诊断间歇故障,不仅有效地抑制间歇故障引起的虚警,而且还能提高故障检测率。     

A Detection Theoretic approach to Modeling Aviation Security Problems using the Knapsack Problem

Designers, operators and users of multiple-device, access-control security systems are challenged by the false alarm, false clear tradeoff. Given a particular access control security system, and a prescribed false clear standard, there is an optimal (minimal) false alarm rate that can be achieved. The objective of this research is to develop a new methodology for determining this false alarm rate. A static grid estimation procedure is used to estimate the joint conditional probability density functions for the security device responses. The concept of a system response function is introduced and the problem of determining a system response function that minimizes the false alarm rate, while meeting the false clear standard, is formulated as a decision problem and proven to be NP-complete. A Greedy Algorithm and a Dynamic Programming algorithm are presented to address this problem. Computational results using simulated security data are reported. These results are compared to analytical results obtained for a pre-specified system response function form. Directions for future research are also discussed     

基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法

针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection, LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle, ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。     

采用小波变换的周界报警信号辨识

马赫-泽德干涉仪结构的光纤传感器应用于周界报警器系统,能够对发生在传感器区域内的振动信号进行报警,并具有极高的灵敏度。为了减少周界报警系统的误报警率,针对周界报警系统输出信号的处理问题,采用小波变换的方法对周界报警系统输出的电压信号进行辨识,不但能滤除信号中的噪声,而且能很好的保留信号的突变部分,可以很好的区分蓄意入侵与风雨产生的振动,从而减少系统误报警率并能实现对蓄意入侵定位,这对于周界报警器系统真正实现工程应用具有突破性进展。大量实验结果表明,采用小波变换方法辨识周界报警系统输出信号,能很好的体现测量信号中的奇异值并显著减少周界报警系统的误报警率。     

检漏软件在输油管道SCADA系统中的应用

目前各大型长距离输油管道系统上广泛应用SCADA系统作为自控系统．提出了基于SCADA系统的原油泄漏检测系统,不仅可以检测、显示、控制管道的工艺参数,而且可以动态仿真整个管道水力状态和实时检测管道泄漏时间、地点和泄漏量．该系统针对华北油田某采油厂输油系统,结合瞬态负压力波法和管道实时传输模型法,有效提高了管道油品泄漏检测的准确性和报警的及时性,减少了报警失误率．近两年现场运行证明该系统可靠、稳定．     

一种稳健的运动探测与背景维护算

针对家庭安全监控需要，提出一种稳健的运动对象探测算法。首先给出三帧差运动对象检测算法，同时利用像素的亮度分量和色度分量避免由于大尺寸对象闯入引起图像背景像素变化造成运动对象检测的失败。然后提出一种三关键背景维护算法，用于清除背景振动像素，减少虚假报警。实验表明，这种运动探测算法对视频监控系统消除虚假异常报警具有良好的通用性，实时性和稳健性。     

Intermittent failure process and false alarm interaction modelling of threshold-based monitoring built-in tests (BITs)

Built-in tests (BITs) are widely used in manufacturing and production systems to find whether system failures occur, whereas the problem of BIT false alarms caused by intermittent failures adds to much trouble for the precise failure detection and diagnosis. Fighting with false alarms caused by intermittent failures is an urgent issue. However, the nature and temporal regularity of intermittent failures are not fully exploited, as well as the relationship between intermittent failure and BIT false alarms. The present paper introduces the method of constructing failure test profile for false alarm assessments. Probabilistic models are proposed of the failure evolution process, as well as the interactions between intermittent failures and false alarms. The false alarm time expectation is derived with the given model, serving as the foundation for the optimisation problem to find the best test threshold to enable the highest BIT capability. A numerical analysis is made to illustrate the proposed model and examine the threshold determination method. An application study is also carried out to show how the model can be applicable in real engineering practices.     

Performance analysis of ordered-statistic greatest of-constant false alarm rate with binary integration for M-sweeps

The performance of the ordered-statistic greatest of (OSGO) constant false alarm rate (CFAR) scheme with binary integration for M non-coherent sweeps in Weibull background was investigated for homogeneous and non-homogeneous backgrounds, with an assumption of known shape parameter. This kind of processing is based on the fact that the clutter can be segmented in regions in many real radar scenarios where a timevarying two-parameter distribution function family can be fitted, but the clutter power may vary locally inside the region. Under the assumption of known shape parameter, the authors examined the changes of the false alarm rate and detection probability of the OSGO-CFAR with binary integration when the shape parameter differs from the nominal one, and compared them to those of the OSGO-CFAR with single pulse processing. The authors have derived analytic expressions of the detection probability and false alarm rate during clutter power transitions for the OSGO-CFAR with binary integration in Weibull background. It is shown that the OSGO-CFAR with binary integration can not only improve the detection performance significantly, but it also control the rise of the false alarm rate at clutter edges more effectively compared to the OSGO-CFAR with single pulse processing. Moreover, it exhibits a good immunity to the variation of the shape parameter.