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根据【关键词:特征提取,机器视觉,目标识别,神经网络,目标跟踪】搜索到相关结果 62 条
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基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究
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作者:
杨开
李少毅
张凯
钮赛赛
来源:
飞控与探测
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
概率分布
特征提取
目标识别
朴素贝叶斯分类器
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描述:
红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。
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基于跑滑系统约束的航空器滑行跟踪算法
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作者:
潘卫军
罗杰
王少杰
熊锋
来源:
四川大学学报(自然科学版)
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
变结构多模型
跑滑结构
目标跟踪
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描述:
为解决大型机场场面易冲突的问题,研究了将基于跑滑系统和管制约束的变结构多模型算法应用于机场场面目标的跟踪.本文首先建立了复杂跑滑结构下的数学建模方法、跑滑结构约束下跟踪状态修正方法和基于管制指令约束的航空器与跑滑系统的自适应匹配方法.与传统场面目标跟踪不同,本文利用跑滑系统和管制指令约束的最大后验概率估计来激活和终止模型集,进而解决机场场面航空器跟踪过程中模型集切换和路段匹配问题.基于上述方法,本文通过结合最大后验概率估计提出了一种新的交互式多模型算法,改善了场面目标的跟踪性能.仿真结果表明:与交互式多模型算法和变结构交互式多模型算法相比,本文所提出的方法能有效地跟踪机场场面目标,显著提高了跟踪精度.
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四旋翼飞行器的目标跟踪研究
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作者:
王志浩
来源:
内蒙古大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
KCF算法
四旋翼无人机
目标跟踪
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描述:
四旋翼飞行器的目标跟踪研究
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基于AlexNet卷积神经网络的激光雷达飞机尾涡识别研究
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作者:
潘卫军
段英捷
张强
吴郑源
刘皓晨
来源:
光电工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
尾涡识别
目标识别
多普勒激光雷达
AlexNet卷积神经网络
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描述:
为解决飞机尾涡威胁后机飞行安全问题,保障空中交通安全,提高机场和空域容量,提出了一种基于AlexNet卷积神经网络模型的算法,实现飞机尾涡的准确识别。结合多普勒激光雷达探测原理
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基于机载机器视觉的无人机自主目标跟踪研究
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作者:
常川
刘科成
来源:
网络安全技术与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
YOLO目标检测算法
无人机
KCF目标跟踪算法
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描述:
目标跟踪在军事、民用等多个领域得到了广泛的应用,通过无人机进行实时的目标跟踪是近几年研究的热点。文章研究了四旋翼无人机对地面动态目标实时的检测与跟踪问题,设计实现了基于机载计算机的无人机跟踪系统,使得无人机能够实时处理摄像头获取到的视频数据,并结合YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和核相关滤波(Kernerlized Correlation Filter, KCF)目标跟踪算法,实现了快速稳定的目标跟踪。最后在室外环境中对行人进行了跟踪实验,验证了无人机目标跟踪系统的有效性。
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基于视觉的光通讯器件平面缺陷检测方法研究
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作者:
刘东旭
来源:
华中科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
光通讯器件
机器视觉
模板匹配
缺陷检测
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描述:
基于视觉的光通讯器件平面缺陷检测方法研究
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舰载机调运半实物推演平台及仿真研究
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作者:
张豪
来源:
武汉理工大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
蒙特卡洛方法
舰载机出动回收作业
目标识别
半实物仿真
路径规划与跟踪
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描述:
舰载机调运半实物推演平台及仿真研究
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基于激光测距和机器视觉的飞机大部件对接技术研究
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作者:
秦宇
来源:
南京航空航天大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
激光测距
测量辅助装配
机器视觉
飞机装配
错位量评估
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描述:
基于激光测距和机器视觉的飞机大部件对接技术研究
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基于机器视觉的飞机板件裂纹测量系统的研究
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作者:
王清晨
来源:
西安工程大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
机器视觉
差值投影
数字识别
飞机板件
裂纹测量
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描述:
基于机器视觉的飞机板件裂纹测量系统的研究
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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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作者:
张春雷
来源:
电子测试
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
全卷积神经网络
目标检测
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描述:
图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。