收藏本站
收藏 | 论文排版

多模板的红外动目标识别

李慧  
【摘要】: 红外成像制导系统是利用景物的自身红外热辐射成像获得景物热图,并通过 图象处理和跟踪识别算法,对目标图象进行识别,其技术关键在于从复杂的背景 和干扰中把目标识别出来。本文的工作—多模板的红外动目标识别,就是在这种 背景下展开的,我们着重在红外目标特征不变量的提取上,归纳起来,本文的内 容包括以下几个方面: 第一章简要的介绍了本文工作的目的、范围、国内外进展情况、前人的研究 成果、本文的设想、研究方法。同时,介绍了本文的内容安排。 第二章交代了红外动目标识别的背景,以及工作所应用的基本方法和基本理 论。 第三章在第二章的基础上,针对红外目标的特性,提出一种新的适合红外目 标识别的特征量。它是基于目标的红外特性,以及仿射不变量——目标局部最 亮点的轮廓线的不变矩。本文研究的新的特征量利用了局部最亮点轮廓线的不变 矩和目标的红外特性。不变矩在仿射变换下具有不变性,也就是当图象在平移、 旋转、均匀伸缩等仿射变换下,是不变的,因而能对形状有具体的描述。且采用 了局部图象,大大的减少了运算量;而目标的红外特性则是对目标的综合描述。 结合二者,则可得到可靠,有效的结果。通过这些特征,能够较为完善的反映出 一个红外目标的基本特性。实验表明甚至当目标有遮挡及有干扰信号时,也同样 可以很好的识别出所需目标。利用红外舰艇目标数据,对理论分析结果进行了实 验论证。 第四章研究了一种新的旋转、平移不变量的提取一二维圆周积分双谱。圆周 积分双谱保持了信号的相位,性能优于傅立叶幅度,而且保持了信号的尺度。将 Radon变换和圆周积分双谱变换相结合,得到了一种新的二维信号的平移、旋转 不变特征,这种新的特征量保持了图象的相位和尺度信息,对于具有较大尺度变 换的图象尤为有利。当我们把它运用到多模板红外目标识别中,取得了较好的效 果,其识别能力明显高于傅立叶幅度特征。 最后,我们在第五章对全文进行了总结,并对本文的下一步工作进行了展望。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 张长勇;陈治华;饶瑞;;基于迁移学习的机场地面目标识别[J];工业控制计算机;2020年12期
2 张宁;姜春字;林嘉昊;;海上舰船目标识别研究[J];中国水运(下半月);2021年01期
3 赵立恒;;目标识别追踪算法系统设计及分析[J];软件;2021年01期
4 孙建国;;专题:目标识别与智能安全[J];无线电工程;2021年11期
5 常玉婷;孙力帆;普杰信;俞皓芳;;基于改进证据支持度的多传感器空中目标识别[J];计算机仿真;2020年07期
6 邓晋;潘安迪;肖川;刘姗琪;;基于迁移学习的水声目标识别[J];计算机系统应用;2020年10期
7 隋雪莲;张涛;曲乔新;;深度学习在遥感影像目标识别与定位中的应用研究[J];科技创新与应用;2019年34期
8 王泓淼;张洁;雷建胜;赵恩伟;王森;;基于微服务的空天协同目标识别与监视系统设计与实现[J];软件;2019年11期
9 祁金文;;基于深度学习的苹果目标识别和定位算法研究[J];电子技术与软件工程;2022年08期
10 翟佳;郭单;李元;董毅;;智能目标识别在未来军事作战中的应用与思考[J];军事文摘;2021年07期
11 杨博;杨立学;王志峰;周印龙;;基于稀疏非负矩阵分解的低空声目标识别[J];声学技术;2020年01期
12 王培兵;彭圆;;深度学习在水声目标识别中的应用研究[J];数字海洋与水下攻防;2020年01期
13 吴耀云;游屈波;高晓成;;电子目标识别关键指标建模与分析[J];电子信息对抗技术;2019年04期
14 景啸;;基于深度学习的航拍图像目标识别[J];数码世界;2019年05期
15 徐成;鲍泓;张璐璐;刘伟;;视觉动态目标识别研究进展[J];北京联合大学学报;2013年04期
16 王寿彪;杨桄;;基于知识的合成孔径雷达图像目标识别研究[J];图书情报工作;2012年S1期
17 戴亚非;一种层次化的目标表示方法[J];中国图象图形学报;1997年07期
18 张宗德,刘晓军;模糊判决在目标识别中的应用[J];电子科技;1997年02期
19 吴红金,李兴国;坦克目标识别的最佳辨识算法研究[J];现代引信;1995年01期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 张桂林;李晓冬;王鑫鹏;张峰;高川林;;海上编队智能化目标识别推理研究[A];第十届中国指挥控制大会论文集(上册)[C];2022年
2 韩泽凯;孙凯;;基于图像的水下目标识别研究综述[A];第三十六届中国自动化学会青年学术年会论文集[C];2021年
3 李姗;李枫;李阳;姚迪;龙腾;;基于K近邻字典的多任务协同表示SAR目标识别[A];第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2021年
4 郑军;;基于卷积神经网络的地质目标识别[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(二十四)—专题七十:测试新技术及其地质应用、专题七十一:地质大数据、机器学习与人工智能算法应用、专题七十二:地球生物学[C];2020年
5 郭炜;张秀伟;朱江博;张艳宁;;基于可微架构搜索的多源目标识别网络结构[A];第十六届中国体视学与图像分析学术会议论文集——交叉、融合、创新[C];2019年
6 徐超;李云龙;刘伟;吴铮铮;吴长宇;;基于人工智能的舰船目标识别关键技术研究[A];第八届中国指挥控制大会论文集[C];2020年
7 黄擎;曾向阳;;水下目标识别中的通道影响及其抑制方法[A];2019年全国声学大会论文集[C];2019年
8 王加;纪伯公;;多传感器信息融合技术在空中目标识别中的应用研究[A];第八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议会刊[C];2014年
9 王宇;钟秋海;;用统计模式识别方法建立海上目标识别的数学模型[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
10 李正东;陈兴无;宋琛;何武良;;多传感器的目标识别[A];中国工程物理研究院科技年报(1999)[C];1999年
11 俞鸿波;赵荣椿;;三维空间目标识别概述[A];信号与信息处理技术——第一届信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2002年
12 郑援;胡成军;;基于数据融合的鱼雷目标识别[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
13 姚志军;韩秋蕾;;一种新的基于少量样本的目标识别与分割方法[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年
14 陈娟;;基于多传感器融合的天基空间目标识别技术[A];第二届中国空天安全会议论文集[C];2017年
15 杨宏晖;李江涛;甘安琴;姚晓辉;;用于水下目标识别的无监督谱特征选择算法[A];2016年中国造船工程学会水中目标特性学组学术交流会论文集[C];2016年
16 徐婷;郭良浩;;一种水声目标识别的低频特征信息处理技术[A];中国声学学会2017年全国声学学术会议论文集[C];2017年
17 孙士波;方世良;;C40芯片在水声目标识别中的应用[A];中国声学学会2001年青年学术会议[CYCA'01]论文集[C];2001年
18 刘兵;司秉玉;;基于图像区域搜索法的彩色球目标识别与跟踪[A];中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集[C];2003年
19 李迎春;樊佳;刘启涛;;基于多视点的轴对称卫星目标识别[A];第三届全国嵌入式技术和信息处理联合学术会议论文集[C];2009年
20 李俊豪;杨宏晖;申昇;;用于水下目标识别的脑听觉感知迁移学习方法[A];中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集[C];2019年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 杜瑞;基于雷达系统的路面目标识别关键技术研究[D];西北工业大学;2018年
2 杜川;基于深度生成网络的特征学习方法[D];西安电子科技大学;2019年
3 权思文;三维目标配准识别中的二值化局部特征研究[D];华中科技大学;2019年
4 黄飞;红外偏振探测关键技术研究[D];中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所);2018年
5 周伟;基于局部表面特征描述符的复杂场景下三维目标识别研究[D];中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所);2018年
6 蔡兆晖;基于重构高分辨距离像的雷达目标识别研究[D];西安电子科技大学;2018年
7 钟剑丹;光电成像目标识别与检测关键技术研究[D];电子科技大学;2018年
8 李捷;面向目标识别的机载多传感器数据融合技术研究[D];电子科技大学;2018年
9 李龙;基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术[D];西安电子科技大学;2018年
10 张锐;雷达目标识别与超分辨成像方法研究[D];西安电子科技大学;2018年
11 张池平;多传感器信息融合方法及其在空间目标识别中的应用[D];哈尔滨工业大学;2006年
12 张祥合;复杂场景中目标识别与分类的仿生原理和方法[D];吉林大学;2012年
13 黄双萍;通用视觉目标识别的关键技术研究[D];华南理工大学;2011年
14 钟怡;基于无线通信信号的目标识别关键技术研究[D];北京邮电大学;2017年
15 苑光明;基于全方位视觉的移动机器人动态目标识别与导航研究[D];河北工业大学;2010年
16 陈健;基于深度学习的窄带雷达弹头目标识别关键技术研究[D];国防科技大学;2019年
17 万锦伟;基于深度网络的HRRP目标识别与对抗攻击研究[D];西安电子科技大学;2020年
18 代成刚;水下图像清晰化与目标识别检测技术研究[D];山东大学;2021年
19 黄绿娥;基于记忆学习的高速运动感知图像的去模糊及目标识别研究[D];南昌大学;2019年
20 唐宋;基于迁移学习的目标识别若干问题研究[D];电子科技大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 李慧;多模板的红外动目标识别[D];西安电子科技大学;2001年
2 敖晟;基于3D点云的目标识别与定位关键技术研究[D];深圳大学;2019年
3 孙乔;基于深度卷积神经网络的舰船目标识别技术研究[D];杭州电子科技大学;2019年
4 李亚辉;面向舰船目标识别应用的关键技术研究[D];杭州电子科技大学;2019年
5 何谦;抗红外诱饵的目标识别仿真技术研究[D];电子科技大学;2019年
6 冯秋晨;基于深度学习的SAR图像目标识别[D];杭州电子科技大学;2019年
7 李沅箐;基于深度学习的声目标识别方法研究[D];电子科技大学;2019年
8 姚勤炜;基于生成对抗网络的目标识别[D];杭州电子科技大学;2019年
9 许继科;基于机器视觉的目标识别与定位方法的研究[D];西安科技大学;2019年
10 于帅;监控场景下目标识别若干问题的研究[D];上海交通大学;2018年
11 王宁;基于深度学习的视觉目标识别与定位技术研究[D];电子科技大学;2019年
12 孙铭镭;基于自动跟随技术的智能高尔夫球车设计[D];长春理工大学;2019年
13 巢娅;基于深度学习的五指型仿人机械手抓取控制方法研究[D];华南理工大学;2019年
14 何敏雅;基于Zynq平台的水下目标识别关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
15 郭斌;面向光学遥感图像舰船目标识别的迁移学习方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
16 高暖;高光谱图像地物及目标识别[D];西安电子科技大学;2019年
17 郭洋;基于深度学习的声目标识别技术研究[D];重庆邮电大学;2019年
18 王瑶;基于视觉的无人机目标识别及跟踪[D];哈尔滨工业大学;2019年
19 程兴;基于无人机的地面目标识别与跟踪[D];哈尔滨工业大学;2019年
20 王德培;无人机物体识别和追踪[D];广东工业大学;2019年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 ;具备车辆缉查布控、目标识别等功能[N];人民公安报;2016年
2 沈杰;目标识别摆脱“计划依赖症”[N];解放军报;2020年
3 本报记者 赵晨 张一迪;AI战“疫”已经打响[N];中国电子报;2020年
4 记者 高雅丽;最大遥感图像细粒度目标识别数据集发布[N];中国科学报;2021年
5 记者 吴月辉;中科院发布百万级遥感图像细粒度目标识别数据集[N];人民日报;2021年
6 记者 陆成宽;全球最大遥感图像细粒度目标识别数据集发布[N];科技日报;2021年
7 记者 王爱红;我市电子证照制证模板数量居全省第二[N];焦作日报;2021年
8 本报特派记者 刘京青 于璐 付宇 李峒峒;高峰委员:未来铝模板市场将进入平稳发展期[N];中国有色金属报;2019年
9 本报记者 刘京青;船到中流,铝模板发展之路将走向何方?[N];中国有色金属报;2019年
10 青岛日报、青岛观、青报网记者 任晓萌 通讯员 魏邦朵;“零基础”标准化模板助力“一窗通办”[N];青岛日报;2019年
11 记者 赵桂军 通讯员 陈晨;旧模板改造成创效亮点[N];中国铁道建筑报;2017年
12 本报记者 李水根;余杭“模板”的可鉴之处[N];健康报;2017年
13 本报记者 薛秀春;绿色铝模板大有可为[N];中国建设报;2014年
14 通讯员 邹径纬;废旧模板获“重生” 降本增效省“学费”[N];中国铁道建筑报;2015年
15 本报记者 黄莹;“模板产业链”方兴未艾[N];中国建材报;2015年
16 记者 曹祥汉 李卓;铝模板还有很大发展空间[N];中国有色金属报;2014年
17 本报记者 曹祥汉 李卓;“专业分包”是铝模板租赁模式突破的方向[N];中国有色金属报;2014年
18 本报记者 刘志中 王小川;专业化是模板企业发展的方向[N];中华建筑报;2005年
19 徐建萍;可替代塑料模板的GMT片板闪亮登场[N];中国建材报;2007年
20 本报记者 史爱萍;铝模板有望迎来广阔发展空间[N];中国有色金属报;2014年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978