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基于形状模板匹配的前视红外目标检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对前视红外复杂地面固定目标无直接可用基准图、背景干扰严重、目标与背景灰度差异小、不利于目标识别等问题,提出了一种基于形状模板的目标识别方法.首先,在构建高斯多尺度空间的基础上,设计分层多阈值算法,检测感兴趣区域;其次,引入模糊集理论,提取形状特征,分离目标与背景;最后,用改进的Hausdorff距离算法进行精匹配,确定目标.实验结果表明,该算法匹配率与改进的Hausdorff距离算法相比提高了近20%,算法花费时间缩短了2/3;与Nprod算法相比匹配率提高了近30%,时间缩短了1/2,在密度为0.3的椒盐噪声下,匹配率仍能达到70%以上.对于复杂背景下的前视红外固定目标,该方法具有匹配率高、速度快、精度高等优点. 相似文献
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针对前视红外图像质量预测的指标和建模方法进行了研究。通过分析两种典型的目标匹配算法的执行过程,提出了描述图像满足匹配需求的三项准则,即目标均匀性准则、目标局部凸显准则和目标全局凸显准则,进一步提取目标灰度熵、目标背景对比度、目标背景熵差、目标所占面积比例和归一化积相关峰个数这五个图像特征作为质量指标。传统图像质量建模一般采用线性回归方法,但考虑到前视红外图像质量预测模型中二分类因变量的特点,线性回归方法不再适用,因此采用了Logistic回归方法建立模型。测试样本的预测分类表显示,两个模型综合预测准确率均超过80%,证明模型对图像质量具有良好的预测效果。 相似文献
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为了解决机器人在未知环境下的动态目标追踪问题,提出了一种基于扩展式卡尔曼滤波的估计算法.
该算法将机器人、环境特征以及目标状态作为整体来构成系统状态,因此在迭代过程中系统各对象状态能够逐步建
立起足够的关联性,从而提高了目标状态估计的准确性.进一步将该算法和基于占用栅格地图的动态物体检测方法
相结合以获取目标和环境观测值,使算法最终能够应用于实际环境.另外,算法设计的数据关联环节能够有效处理
目标伪观测值对系统状态估计的干扰.仿真实验和实体机器人实验结果验证了该算法的准确性和有效性. 相似文献
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高空核爆电磁脉冲(HEMP)对电子设备构成严重的威胁;针对国内外有关HEMP的标准中对波形的定义主要针对自由空间的问题,使用时域有限差分法研究了HEMP平面波垂直/斜入射地面时,地面附近的电磁脉冲环境特性,仿真计算了有关电磁环境参数;结果表明,HEMP平面波垂直入射时,较低位置处反射场削弱了部分入射场.使总场幅度降低,较高位置处经历较为完整的人射场和反射场的冲击;HEMP平面波斜入射时,在垂直极化情况下,随着入射角的增大,地面附近的水平场幅值变小、脉冲宽度变窄;实验结论有利于指导地面电子设备的电磁防护设计. 相似文献
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为了解决机器人同时定位、地图构建和目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模滤波(interacting multiple model filter, IMM)的方法.该方法将机器人状态、目标状态和环境特征状态作为整体来构成系统状态向量并利用全关联扩展式卡尔曼滤波算法对系统状态进行估计,由此随着迭代估计的进行,系统各对象状态之间将产生足够的相关性,这种相关性能够正确反映各对象状态估计间的依赖关系,因此提高了目标跟踪的准确性.该方法进一步和传统的IMM滤波算法相结合,从而解决了目标运动模式未知性问题,IMM方法的采用使系统在完成目标追踪的同时还能对其运动模态进行估计,进而提高了该算法对于机动目标的跟踪能力.仿真实验验证了该方法对机器人和目标的运动轨迹以及目标运动模态进行估计的准确性和有效性. 相似文献
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