机动目标的多脉冲宽带相关成像方法研究

研究了图像特征点的时延-时间伸缩参数提取方法，通过建立旋回规避运动目标的成像几何模型和运动方程，得到了目标运动参数求解估计方法，最后研究了一种针对目标作非合作旋回规避运动情况的多脉冲宽带相关成像方法．通过仿真验证，表明该方法较传统的宽带相关成像方法分辨率高．     

红外成像技术在土木工程中的应用研究

红外热成像检测技术是20世纪60年代开始,目前正逐步成熟的一种无损检测方法,已被广泛应用于航天、航空、医学、建筑、电力、冶金、石化、材料和医疗诊断等领域。介绍了国内外土木工程领域红外热成像检测技术的现状,给出了土木工程领域应用红外成像检测技术的案例。     

脉冲电视热成像无损探伤装置的研制

介绍我们研制的国内首台脉冲电视成像无损伤探伤装置及该技术的基本原理和检测方法，利用该装置，对不同材料的试件进行了探伤研究，给出了探伤结果。     

红外热成像无损探伤技术的应用研究

本文介绍了红外热成像无损探伤技术的基本原理和检测方法。采用该技术对机车辆的一些部件进行了探伤，并给出了检测结果的红外热图像，表明该技术在铁路部门具有广阔的应用前景。     

非合作目标视觉位姿测量与地面验证方法

针对航天器在轨服务与空间垃圾清理中非合作目标的精准定位与定姿问题,提出了基于显著特征的空间非合作目标双目视觉位姿测量方法.通过地面气浮实验平台实现目标在类太空失重环境下的运动状态,对具有显著特征的航天器局部区域进行位姿测量与地面验证试验.文章具体开展太阳能帆板三角架的视觉显著性特征描述,通过计算机图像学处理手段提取显著特征内外边界信息,并将拟合的直线特征交点重建以获取其三维世界坐标;以双目视觉下显著特征点的空间共线性误差平方和作为误差函数,采用正交迭代方法解算目标位姿;最后给出位姿解算方法与传统三点解算的结果对比分析.该研究重点实现了非合作目标位姿测量与地面验证试验,对空间在轨操控技术具有重要指导意义.     

非合作目标视觉位姿测量与地面验证方法

针对航天器在轨服务与空间垃圾清理中非合作目标的精准定位与定姿问题,提出了基于显著特征的空间非合作目标双目视觉位姿测量方法.通过地面气浮实验平台实现目标在类太空失重环境下的运动状态,对具有显著特征的航天器局部区域进行位姿测量与地面验证试验.文章具体开展太阳能帆板三角架的视觉显著性特征描述,通过计算机图像学处理手段提取显著特征内外边界信息,并将拟合的直线特征交点重建以获取其三维世界坐标;以双目视觉下显著特征点的空间共线性误差平方和作为误差函数,采用正交迭代方法解算目标位姿;最后给出位姿解算方法与传统三点解算的结果对比分析.该研究重点实现了非合作目标位姿测量与地面验证试验,对空间在轨操控技术具有重要指导意义.     

基于相关直线法的高速运动目标快速探测方法

为了实现高速运动目标的快速探测与识别,提出了一种基于相关直线的方法.将Gabor函数用于直线检测,并提出对Gabor函数作去除旁瓣的改进,使检测出的直线没有影线干扰.用直线检测的结果图作相关直线检测,去除孤立直线,进一步减小干扰.最后对相关直线的标记作投影,根据投影峰值给出探测结果.将此方法用于处理高速铁路扣件图像,实...     

基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲图像增强方法研究

提出了一种基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲宽带时延．时间伸缩成像方法．通过对匀速运动目标多个相邻回波脉冲的时延-时间伸缩分布图的特征提取，得到目标的运动参数，将传统的宽带相关成像得到的目标散射点的时延-时间伸缩分布像转化为目标的几何像，然后利用图像熵技术对多个相邻脉冲图像进行精确对准，达到图像增强的目的．通过计算机仿真验证，表明该方法是有效的．     

红外热成像无损检测石质文物渗水病害的实验研究

目前,大型石质文物亟需一种新型无损检测技术来现场检测其病害情况。本文通过物理模拟方法,应用红外热成像无损检测技术对太阳照射下不同湿度岩石的热像变化特征作了实验研究,验证了应用红外热成像技术检测石质文物渗水病害的可行性。     

基于异构图学习的交通场景运动目标感知

为了提高无人车在交通场景中的运行效率和运输安全,研究了基于异构图学习的交通场景运动目标感知; 考虑实际交通场景中运动目标之间的复杂交互关系对目标运动的影响,基于异构图学习提出了交通场景中多目标检测-跟踪-预测一体化感知框架; 结合YOLOv5和DeepSORT检测并跟踪运动目标,获得目标的运动轨迹; 使用长短期记忆(LSTM)网络从目标历史轨迹中学习目标的运动信息,使用异构图学习目标间的交互信息,以提高运动目标轨迹预测准确度; 使用LSTM网络对目标运动信息与交互信息解码得到目标未来轨迹; 为了验证方法的有效性,在公共交通数据集Argoverse、Apollo和NuScenes上进行了评估。分析结果表明:结合YOLOv5和DeepSORT可实现对运动目标的检测跟踪,对交通场景中的运动目标实现了75.4%的正确检测率和61.4%的连续跟踪率; 异构图能够有效捕捉运动目标之间复杂的交互关系,并且捕捉的交互关系能够提高轨迹预测精度,加入异构图捕捉交互关系后,运动目标的平均位移预测误差降低了63.0%。可见,考虑交通场景中运动目标之间的交互关系是有效的,引入异构图学习运动目标之间的交互关系可以感知运动目标的历史与未来运动信息,从而帮助无人车更好地理解复杂交通场景。