基于无线OFDM的宽带自组网技术及在远程保障中的应用

无线OFDM宽带自组网通信设备利用正交频分复用技术,无须基站的自组网通信技术,解决了传统频分复用频谱利用率低的问题,实现宽带的无线自组网通信,解决远程应急保障系统建设中对近、远海受损舰船进行远程支援的宽带通信问题。     

CAUKF算法在船载导航目标跟踪中的应用

为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。     

船载卫星通信系统解决方案

本文阐述了船载卫星通信系统在海事搜救中的解决方案和实际应用。     

基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法

特征提取技术是计算机视觉以及图像处理领域的一个研究热点,在各领域都取得了较为显著的应用成效。本文从舰船图像轮廓特征提取入手,通过正交化各类投影子空间,设计出一个舰船图像轮廓特征的二元损失函数,不断优化识别检测算法,验证本次基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法的分类性能与泛化能力。     

舰船图像颜色特征目标自动采集系统视觉优化

船舶遥感图像的识别技术在军事、民用领域的应用潜力非常大,船舶遥感领域的遥感卫星、计算机处理器等硬件设备获得了迅速发展,而图像过滤、特征识别等软件技术亟需提升。本文分别从图像滤波、图像聚类算法、图像分割等方面进行研究,结合C++编程语言,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了船舶图像颜色特征目标自动采集系统,取得了良好的效果。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

深度学习的SAR图像海洋涡旋自动检测及其特征提取

本文针对SAR卫星遥感图像海洋涡旋自动检测问题,提出一种基于YOLOX高性能目标检测的海洋涡旋检测模型YOLOX-EDDY,该模型能够精准检测到亚中尺度海洋涡旋。根据SAR图像海洋涡旋的螺旋线形态,本文提出了涡旋中心位置、涡旋尺度和涡旋边缘位置等特征参数自动提取方法,实现了从海洋涡旋自动检测到涡旋特征信息提取的自动化处理。利用国家卫星海洋应用中心和中国资源卫星应用中心提供的高分三号卫星海洋涡旋SAR图像,构建SAR图像涡旋样本库,进行涡旋自动检测模型训练与验证、涡旋特征参数提取实验。实验表明,本文提出方法具有较强的泛化能力,能够实现海洋涡旋精准检测和涡旋特征参数提取。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理仿真

为保证船舶目标的识别效果,需提高船舶图像目标的清晰度。因此,研究船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理方法。该方法采用立体双目视觉在2个视点下观测同一个目标,依据2个观测面的模糊核路径和三维空间内的船舶运动路径相对应的原理,获取船舶模糊图像的三维信息;采用局部模糊探测方法,依据获取的三维信息分割模糊目标图像,并将分割结果输入残差聚集网络模型中,通过模型的处理获取清晰化高质量目标图像。测试结果显示,该方法清晰处理后的目标图像对比度、边缘强度以及图像方差3个指标的结果均在0.933以上,可有效完成图像模糊目标的清晰处理,获取清晰的目标结果。     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。