基于多特征信息和直方图相交的改进Meanshift算法

针对Mean-Shift算法仅利用颜色信息并以Bhattacharya系数为相似性度量导致算法准确率较低的问题,提出一种结合颜色和纹理信息并以直方图交集为相似性度量的跟踪算法。首先用局部二元模式算子提取纹理信息,再以对数比加权直方图取代传统直方图构建目标和候选目标模型,然后根据场景自适应地综合两类特征并通过Mean-Shift算法获得目标的初略位置,最后以直方图交集作为相似性度量并用Powell方法求其极值作为目标在当前帧中位置的估计。实验表明,该算法不仅能增强跟踪的准确性,而且对光照弱、目标与背景颜色近似等情况也有较好的鲁棒性。     

复杂场景下目标跟踪方法研究

在采用背景减除法提取运动目标的基础上,利用人体的方向梯度直方图HOG 特征,采用线性支持向量机SVM分类器,检测出人体区域。采用粒子滤波方法,进行人体跟踪,研究遮挡问题。针对长时间遮挡问题进行分析,对方向梯度直方图HOG 特征结合粒子滤波的方法进行改进。通过可信度,来判断当前跟踪人体,决定是否进行目标关联,从而提高人体被遮挡情况下跟踪的准确性。     

基于人类视觉机制和粒子滤波的红外小目标跟踪

针对红外小目标图像信噪比低,背景复杂等特点,提出一种基于人类视觉系统对比机制和粒子滤波的红外小目标跟踪方法.该方法充分模拟人眼视觉系统对比机制,计算图像局部视觉对比度获得显著图,以局部视觉对比度显著图为粒子滤波跟踪的目标特征,锁定初始帧感兴趣目标区域,提取"九宫格"式目标区域建立跟踪模版,实现对红外图像序列小目标的精确跟踪,并与基于灰度特征的传统粒子滤波跟踪方法进行了对比.实验结果显示,提出的方法能够在低信噪比条件下更稳健地跟踪红外弱小目标.     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。     

基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究

移动位置跟踪是船舶航行过程中的重要技术,针对当前船舶移动位置跟踪误差大,受环境因素影响大的缺陷,为了提高船舶移动位置跟踪性能,设计了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪方法。首先分析当前船舶移动位置跟踪的研究进展,并描述视频处理技术的船舶移动位置跟踪原理,然后采用分帧技术对船舶移动位置跟踪视频进行处理,并提取船舶移动位置跟踪视频图像特征,通过特征替换提高船舶移动位置跟踪视频质量,最后引入Mean shift算法实现船舶移动位置跟踪,并采用仿真实验对船舶移动位置跟踪效果进行测试,结果表明,基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪精度超过95%,跟踪速度快,获得比当前其他方法整体性能更优的船舶移动位置跟踪结果。     

三维动态舰船图像颜色特征自动提取及应用研究

以提升舰船颜色特征的应用技术水平,研究三维动态舰船图像颜色特征自动提取和应用方法。通过相机采集三维动态舰船图像颜色特征后,先使用PCA算法获取三维动态舰船图像的颜色特征子空间,再通过K-means聚类算法得到三维动态舰船图像颜色特征,以该颜色特征作为基础,分别利用支持向量机算法和二阶常速模型实现舰船目标识别和航迹跟踪。实验结果表明,该方法可有效提取三维动态舰船图像颜色特征的R、G、B分量,提取舰船图像颜色特征能力较强。将提取到的三维动态舰船图像颜色特征,应用到舰船目标识别和航迹跟踪,可有效识别舰船和跟踪舰船航迹,应用效果较为显著。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。     

集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

针对传统图像检索方法缺少图像分割步骤,导致检索效率较低的问题,提出集成局部和全局特征的舰船图像检索算法。计算色彩相似度,利用相似性度量公式度量样本图像和图像库中图像特征相似性,并设计全局和局部特征融合流程;使用指数函数描述相似度测量方法,并采用均匀分块法分割图像,由此获取2幅图像距离度量;结合遍历局部颜色直方图,对图像预处理,并提取出图像全局颜色特征。抽取图像局部颜色和图像纹理特征,输出相似性最大图像结合空间信息分布特征,由此完成图像检索。通过实验结果可知,使用该算法查全率最高为100%,说明图像检索完整,查准率最高为95%,具有良好的检索效果。     

大数据技术在单目标船舶移动位置跟踪中的应用

由于在利用原有方法进行单目标船舶移动位置跟踪时,在船舶行驶里程为10 000～30 000 km的范围内,存在目标识别速度较慢的问题,因此将大数据技术应用于单目标船舶移动位置跟踪中,提出一种基于大数据技术的单目标船舶移动位置跟踪方法。通过混合高斯背景模型降低背景的干扰程度,并通过三帧差分降低光照突变时产生的误差,利用与计算融合获取结果,对潜在区域实施检测。通过构建LS SVM分类器,并对分类器进行训练识别单目标船舶移动目标。基于大数据技术,通过融合运动特征、边缘、色调的Camshift跟踪算法与卡尔曼无损滤波器实现单目标船舶移动位置跟踪。通过对比实验证明该方法的目标识别速度高于原有方法,实现了目标识别性能的提升。     

基于目标特征信息融合的潜艇目标识别系统

结合水下目标运动状态估计和目标声特征提取的关键技术,提出了基于目标运动状态特征和声特征信息融合的潜艇目标识别基本原理.首先,采用双通道Power-law水声瞬态信号检测方法和LMS自适应时延估计算法,建立了基于方位时延的目标运动状态跟踪的数学模型,并采用EKF算法实现了水下目标运动状态估计;其次,建立了提取潜艇典型不变声特征的原理模型;最后,提出基于多目标特征信息融合的结构模型,为潜艇目标识别系统的发展奠定了理论基础.     

汽车滚装码头设计特点

结合上海港外高桥港区六期汽车滚装码头设计,就汽车滚装码头面高程确定、装卸工艺布置模式、堆场排水设计及港区照明防雷设计的相关特点进行论述,说明汽车滚装码头设计有其自身的特点,其设计要求与其他货种码头的要求不同,需要根据各个港区的实际情况区别对待。     

水中目标回波脉冲包络起伏特征研究

水中目标散射声信号中蕴含了目标外形、结构、材质等物理属性信息,如何表征和提取这些属性信息一直是水中目标散射声信号分类与识别研究关注的焦点之一。为此,文章提出并研究了与水中目标属性信息相关联的散射声信号包络起伏特征,分析了该特征与目标外形、结构等物理属性间的内在关联及其形成机理,建立了相应的特征表征模型,并开展了理论仿真分析和模型实验验证研究。研究结果表明:体目标回波的脉冲包络起伏极值频率随入射声波的载频增加而增加,这体现了体目标的属性;Bench Mark模型的回波脉冲包络起伏频率与目标方位角密切相关,其中艏艉方向最大,正横方位最小。     

基于 GPU 的 Harris 图像特征提取

船用钢板的加工制造主要采用水火弯板的加工过程,随着三维测量技术的发展,现代工业系统主要采用视觉测量技术,它针对目标钢板的纹理特征不明显的特点,提出了一种点阵结构光的方法来测量钢板的三维形状.通过对钢板投影一些点阵,采用基于 GPU 的 Harris 加速角点检测算法提取投影特征点.实验结果表明,对于分辨率为995＆#215;646大小的图像加速比提高了26.36倍.     

用于水下目标识别的无监督特征选择算法

随着社会发展,海洋空间对人类变得愈发重要,对新的水下目标自动识别系统的需求也愈发迫切。在水下目标自动识别系统的构建过程中,提取到的特征含有很多冗余特征、不相关特征和噪声特征,影响系统工作效率,降低了分类识别正确率。为此,本文提出一种新的用于水下目标识别的特征选择算法——基于图学习的无监督特征选择算法(Unsupervised Feature Selection Algorithm Based on Graph Learning,UFSGL)。该算法通过同时进行转换矩阵优化和图学习来优化算法框架,并用正则化方法优化加权图中边的光滑度,最后对转换矩阵进行稀疏化从而进行特征选择。使用UCI数据库的sonar数据集对算法性能进行验证,结果证明,UFSGL算法能够有效减少特征子集中的特征个数,并在一定程度上提高分类识别正确率。     

一种基于角点特征的场景锁定新方法

为了消除由飞机旋转、平移等运动造成的场景变化,使机载吊舱能对感兴趣场景连续侦察和跟踪,本文提出一种基于角点特征的场景锁定新方法。本文将参考图像等分成16块,选取每块中响应值最大的角点作为特征点,采用SAD(sum of absolute differences)算法进行特征点匹配,然后利用改进的RANSAC算法进行角点的一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。该算法便于在DSP+FPGA硬件平台上实现,能在20 ms内完成处理,实验结果表明,该算法匹配精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。     

合成孔径雷达的微多普勒特征提取

阐述雷达多普勒效应和微多普勒效应的区别,在研究的微多普勒特征提取过程中主要是针对瞬时特征进行提取。将小波变换应用于合成孔径雷达的微多普勒特征提取。研究了Mallet算法特征提取的流程,并根据其流程进行小波分解与重构的仿真实验,通过实验来验证本文所采用的算法的可行性。     

主动自导回波信号的非线性偏离特性

基于非线性动力学原理,主要研究正弦信号、主动自导回波信号以及经滤波归一化处理后的自导回波信号的相轨迹运动特性,并对经滤波归一化处理后的自导回波信号和正弦信号从偏离性方面进行比较分析。结果表明,主动自导回波信号的相轨迹运动特性及偏离特性的可分性显著。     

基于波束形成的目标空间特征提取

由于海洋环境的复杂性,给水下目标识别带来很大难度。目前的识别技术主要在时域、频域及时频域。波束形成技术是近年发展起来的研究目标识别的一种重要方法。本文基于水中目标回波信号,应用波束形成及空间谱分析技术,从时空间域获得目标回波的亮点、尺度特征,并利用实测数据验证方法的可行性。     

基于小波的合成孔径雷达线特征提取方法

面向合成孔径雷达目标识别领域,针对目标线特征提取方法,重点研究了运用小波变换对雷达目标线特征提取效果的提高.简述了合成孔径雷达的特点及常用的雷达图像线特征提取算法.在此基础上,研究了基于小波分析的合成孔径雷达图像线特征检测方法,同时针对图像的特性引入局部统计的思想,提取良好的线特征,并通过对实际道桥图像的分析处理,验证了检测方法的有效性.     

型线设计中特征设计法的应用

随着船舶工业领域的技术进步,高速舰船的研究成为行业内的热点。高速舰船不仅需要强大的动力推进系统,还需要具有良好的流体力学性能。舰船的型线与其行波阻力和流体力学特性有密切的关系,对于高速舰船型线的设计有重要意义。本文首先对高速舰船的型线(包括甲板边线和底线等)进行数学建模,然后基于NAPA三维辅助设计软件和特征设计法,对高速舰船的型线进行了优化设计,并进行了基于NAPA的高速舰船水动力特性仿真。