多源图像融合技术在无人机中的应用

随着无人机技术的发展,无人机多源图像融合是一个日益受到关注的研究领域。在研究传统算法的基础上,针对经典HIS变换融合算法产生的光谱失真问题,通过引入压缩感知技术对传统算法进行改进,提出了一种融入压缩感知技术的图像融合算法并应用到无人机数码照片和SAR图像融合处理中。实验表明,该方法在引入SAR图像纹理信息的同时,能够有效保持可见光图像光谱信息,取得了较好的融合效果。     

嵌入式图像采集与传输系统的设计

分析了国内外嵌入式系统的发展现状,针对当前嵌入式的应用,介绍了一种基于ARM的嵌入式图像采集与传输方案。该方案借助WINCE的强大功能,具体积小,稳定性高和快速开发的优点,完成了基本的硬件设计和软件开发,系统稳定,安全性好。     

基于OV7620的图像采集系统研究

文章介绍了一种基于ov7620摄像头的图像采集系统,用于不同颜色的物料分拣,图像采集系统采用飞思卡尔公司的32位MK60DN512ZVLL10作为主控芯片,采用双数组交替存储算法,并且分别介绍了场中断服务程序算法以及行中断服务程序算法。     

典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。