一种红外多目标跟踪的快速算法

含有新目标跟踪起始的数据关联问题是多目标跟踪算法研究中的一个难点,同时红外目标又有其自身的独特之处。首先描述了红外搜索跟踪(IRST)系统进行多目标跟踪中的跟踪起始和跟踪终结问题;然后提出了采用可变跟踪门的方法,并将IRST系统接收到的目标红外辐射作为一个参考量。给出了多目标跟踪起始和数据关联的快速算法。最后给出了数值仿真试验结果,仿真表明了这种算法的快速性和有效性。     

多属性目标决策的分类融合威胁排序的模型

协同空战中,目标威胁等级的判定为武器资源的有效配置提供了重要依据,是现代作战指挥决策系统的核心内容.目前该问题的难点在于,如何解决多属性目标量化属性和非量化属性的混合比较问题.运用目标多属性理论探索对空中目标的威胁排序问题,提出了一种基于被保护对象相互关系鼍化的空中目标威胁评估和排序的方法,方法对威胁冈素进行了详细分类,并分析了它们之间的关系,在此基础上融入了我方目标任务属性的比较关系,同时对一些模糊属性进行了量化处理.最后通过示例介绍了威胁评估和排序的求解过程.该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,是可行和有效的.     

基于相似性滤波的红外小目标检测

针对天空红外图像的特点,利用背景像素点和目标像素点的灰度值在空间分布上与其邻域像素灰度值之间的差异,提出相似性滤波的方法,相似性滤波的方法,算法简单,图像中的背景干扰能够被极大抑制,图像中点目标的对比度和图像的信噪比被显著提高。为减小噪声影响,一种自适应的噪声处理方法被给出,它对图像中的高斯噪声和脉冲噪声分别处理,在提高去噪效果的同时保留了图像的边缘信息。仿真结果表明提出的算法对红外点目标的背景具有极好的抑制能力。     

基于CNN的监控视频事件检测

复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题, 而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称. 针对TRECVID-SED评测集, 提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)级联网络和轨迹分析的监控视频事件检测综合方案. 在该方案中, 引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人, 为跟踪行人奠定了基础; 采用CNN网络检测具有关键姿态的个体事件, 引入轨迹分析方法检测群体事件. 该方案在国际评测中取得了很好的评测排名: 在6个事件检测的评测中, 3个事件检测排名第一.     

安徽小紫山地区铜多金属矿土壤地球化学特征及找矿前景

繁昌县小紫山地区位于安徽省南部,区内铜多金属矿处于安徽沿江成矿带中段,繁昌成矿区东南缘。结合该区1∶5 000地质测量、1∶5 000土壤地球化学测量成果,分析了区域成矿地质背景,并对Cu、Pb、Zn、Mo、As、Sb、Bi、Au等元素的土壤地球化学特征进行了如下分析:首先运用迭代法计算出了测区各元素的地球化学背景值和异常下限,并圈定了区内单元素的异常范围;然后应用多元统计分析方法厘定了区内成矿元素组合,圈定了3处综合异常带作为找矿靶区,即位于测区东北端以Cu、Pb、Zn、Mo为主的Ⅰ#综合异常带和以Cu、Pb、Zn、As、Sb、Bi为主的Ⅱ#综合异常带以及位于测区中部以Cu、Pb、Zn、Mo为主的Ⅲ#综合异常带。研究表明:区内Cu、Pb、Zn、Mo异常浓集中心明显,套合程度高,主要沿NE向呈带状展布,异常强度东高西低,与区内构造蚀变带和地表矿化体对应较好,为后续找矿工作提供了丰富完整的地球化学找矿信息。在上述分析的基础上,综合区内成矿物质来源条件、成矿地质条件以及类比邻近同类型铜多金属矿床,认为区内形成中—低温热液脉型和矽卡岩型铜多金属矿床的潜力较大。     

基于负边距损失的小样本目标检测

现有的大部分目标检测算法都依赖于大规模的标注数据集来保证检测的正确率,但某些场景往往很难获得大量标注数据,且耗费大量人力、物力。针对这一问题,提出了基于负边距损失的小样本目标检测方法(NM-FSTD),将小样本学习(FSL)中属于度量学习的负边距损失方法引入目标检测,负边距损失可以避免将同一新类的样本错误地映射到多个峰值或簇,有助于小样本目标检测中新类的分类。首先采用大量训练样本和基于负边距损失的目标检测框架训练得到具有良好泛化性能的模型,之后通过少量具有标签的目标类别的样本对模型进行微调,并采用微调后的模型对目标类别的新样本进行目标检测。为了验证NM-FSTD的检测效果,使用MS COCO进行训练和评估。实验结果表明,所提方法 AP₅₀达到了22.8%,与Meta R-CNN和MPSR相比,准确率分别提高了3.7和4.9个百分点。NM-FSTD能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能,解决目前目标检测领域中数据不足的问题。     

分布式粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪

为了延长无线传感器网络寿命,减小通信代价,提出一种层次型网络结构下基于粒子滤波的分布式跟踪算法.层次型网络由簇头节点和普通传感节点组成,簇头节点采用粒子滤波获得目标运动状态,联合当前时刻目标的本地估计位置、预测速度预测下一时刻的目标位置.并根据目标的预测位置判断是否转移簇首.目标离开节点探测范围后,节点进入休眠状态.实验表明,该方法能满足目标跟踪精度,并可有效的减少网络能耗,提高无线传感器网络使用寿命.     

一种获取雷达目标一维距离像的方法

利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题。本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术,研究了一种利用目标回波,逐次获取一维距离像的方法。与冲激雷达相比,这种方法能显著提高信噪比,并且这个方法的收敛速度快,一般迭代10次以内即达到稳定。     

遗传算法在直升机空战编队优化中的应用

研究了传统的现代直升机群协同空战时对目标的威胁判断算法,并且用遗传算法来优化大规模直升机空战编队战术,最终得到一个我方的最优编队,最后用多机编队作战的算例验证了该方法的有效性.