目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别

目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别相关调研目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

https://www.360docs.net/doc/0612004016.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下：背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

目标检测综述教学内容

一、传统目标检测方法如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region

proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。 1. R-CNN (CVPR2014, TPAMI2015) (Region-based Convolution Networks for Accurate Object d etection and Segmentation)

实验五图像分割及目标检测

电子科技大学实验报告学生姓名：学号：指导教师：彭真明日期： 2014 年 5 月 20 日一、实验名称：图像分割及目标检测二、实验目的：

1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。 2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。 3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。 4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。 5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。 6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。三、实验原理及步骤： 1、利用Soble算子进行图像的边缘检测（1）原理与步骤数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts 算子（交叉对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二阶），LoG 算子（二阶）及Canny 边缘检测算法等。其中，Soble 算子为常见的一类梯度算子（一阶梯度算子）。其x, y 方向的梯度算子分别为：一幅数字图像I（如图1）与Sx 和Sy 分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，filter2 及imfilter），可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原图像的梯度幅度，即或：

（2）进一步执行梯度图像D 的二值化处理（建议采用Otsu 阈值，也可考虑其他阈值分割），检测图像的二值化边缘。（3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。（4）画出原图像、原图像的Dx, Dy 图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。 2、数字图像中目标区域的形心计算（1）按如下公式计算原图像（图 2）的质心。（2）对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像；图2 原始图像（240*240）（3）计算目标形状的面积（以像素表示）；（4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红色小圆圈）。其中，M，N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。（5）画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。四、程序框图

水下目标搜索与识别技术

水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。 1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。 1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。 1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。一、神经网络 1.1 神经元和神经网络神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。

CVPR2016目标检测之识别效率篇：YOLO, G

CVPR2016目标检测之识别效率篇：YOLO, G 1.YOLO: You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection YOLO是一个可以一次性预测多个Box位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测和识别，其最大的优势就是速度快。事实上，目标检测的本质就是回归，因此一个实现回归功能的CNN并不需要复杂的设计过程。YOLO没有选择滑窗或提取proposal的方式训练网络，而是直接选用整图训练模型。这样做的好处在于可以更好的区分目标和背景区域，相比之下，采用proposal训练方式的Fast-R-CNN 常常把背景区域误检为特定目标。当然,YOLO在提升检测速度的同时牺牲了一些精度。下图所示是YOLO检测系统流程：1.将图像Resize到448*448；2.运行CNN；3.非极大抑制优化检测结果。有兴趣的童鞋可以按照 https://www.360docs.net/doc/0612004016.html,/darknet/install/的说明安装测试一下YOLO的scoring流程，非常容易上手。接下来将重点介绍YOLO的原理。 1.1 一体化检测方案 YOLO的设计理念遵循端到端训练和实时检测。YOLO将输入图像划分为S*S个网络，如果一个物体的中心落在某网格

(cell)内，则相应网格负责检测该物体。在训练和测试时，每个网络预测B个bounding boxes，每个bounding box对应5个预测参数，即bounding box的中心点坐标(x,y)，宽高（w,h），和置信度评分。这里的置信度评分 (Pr(Object)*IOU(pred|truth))综合反映基于当前模型bounding box内存在目标的可能性Pr(Object)和bounding box预测目标位置的准确性IOU(pred|truth)。如果bouding box内不存在物体，则Pr(Object)=0。如果存在物体，则根据预测的bounding box和真实的bounding box计算IOU，同时会预测存在物体的情况下该物体属于某一类的后验概率Pr(Class_i|Object)。假定一共有C类物体，那么每一个网格只预测一次C类物体的条件类概率Pr(Class_i|Object), i=1,2,...,C;每一个网格预测B个bounding box的位置。即这B个bounding box共享一套条件类概率Pr(Class_i|Object), i=1,2,...,C。基于计算得到的Pr(Class_i|Object)，在测试时可以计算某个bounding box类相关置信度： Pr(Class_i|Object)*Pr(Object)*IOU(pred|truth)=Pr(Class_i)* IOU(pred|truth)。如果将输入图像划分为7*7网格（S=7），每个网格预测2个bounding box (B=2)，有20类待检测的目标（C=20），则相当于最终预测一个长度为 S*S*(B*5+C)=7*7*30的向量，从而完成检测+识别任务，整个流程可以通过下图理解。

探测与识别技术

目标探测与识别技术调研报告摘要：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等目前各国对目标检测与识别的研究都十分重视，探测与识别技术在现代国防，工业，医学和空间等领域有着广泛的应用前景。关键词：探测、识别、跟踪、定位、微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术。引言：目标检测与识别在军事上对于战场监视和侦察具有重要作用，是现代高科技战争中赢得战争胜利的关键因素之一。目标检测与识别就是对目标及环境的探测、识别、跟踪、定位，提供目标的信息，探测技术包括微光夜视技术、热成像技术、激光技术、兵器雷达技术等。微光夜视技术在可见光和近红外波段范围内，将微弱的光照图像转变为人眼可见的图像，扩展人眼在低照度下的视觉能力。微光夜视仪器可分为直接观察和间接观察两种类型。直接观察的微光夜视仪，由物镜、像增强器、目镜和电源、机械部件等组成，人眼通过目镜观察像增强器荧光屏上的景物图像，已广泛用于夜间

侦察、瞄准、驾驶等。间接观察的微光电视，由物镜、微光摄像器件组成微光电视摄像机，通过无线或有线传输，在接收显示装置上获得景物的图像，可用于夜间侦察和火控系统等。1934年，荷兰的霍尔斯特等人制成第一只近贴式红外变像管，树立起人类冲破夜暗的第一块里程碑。随着夜视技术的不断进展，品种不断增多，目前主要有：主动式红外夜视仪、微光夜视仪和热成像仪三种。其中微光夜视仪与主动红外夜视仪相比，有着体积小、重量轻，而且由于工作方式是被动的，使用起来安全可靠，不易暴露的优点；和热成像仪相比虽然在性能上稍逊一筹，但其极高的性价比使其逐渐成为各国军队的主战夜视装备。主动式红外夜视仪是夜视器材的鼻祖，它的出现使人类第一次看到黑暗中的目标。像增强器研制成功，使得夜视器材的发展产生了一个新飞跃。而利用微弱的光线进行观测，是因为两个技术上的重大突破。首先，研制成功了灵敏度极高的光电阴极（S-20多碱光电阴极），使得夜视仪的光电增益大大提高。另一个突破是采用了光学纤维面板，大大提高了成像质量，将光线逐级放大，便实现了无须红外照明的微光观测。到1998年，就在美国陆军与利顿和ITT公司签订合同之际，第三代管的性能似乎已经达到了极限，然而利顿在投标中却又抛出了撒手锏——无膜微通道板像增强器。自动门控允许像增强器在照明区域和白天仍产生对比度良好的高分辨率影像，而不是产生模糊的影像。这个特点对陆军直升机驾驶员来说特别重要，因为驾驶员在城镇、村庄上空飞

目标检测与跟踪

第九章图像目标探测与跟踪技术主讲人：赵丹培宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@https://www.360docs.net/doc/0612004016.html, 电话：82339972

目录 9.1 概论 9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述 9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题

9.1 概论 1、课程的学习目的学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。 2、主要参考书：《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社；《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社；《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；

引言：学习目标检测与跟踪技术的意义 ?现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 ?成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。 ?例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。

?随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。

探测与识别技术总结哦!!!

第一章绪论 1．目标探测与识别：对固定或移动目标的非接触测量，测量的信号中包含距离、位置、方位角或高度信息等，这种测量的装置可以使固定，也可以是运动的，而测量到的信号经过特殊的识别方法能正确地给出相关的信息。 2．高新技术弹药：在弹药上采用了末端敏感技术、末端制导技术、弹道修正技术等，此类弹药都具有一定的目标探测功能。 3．“三打”：打武装直升机、打巡航导弹、打隐形机。 4．“三防”：防侦查、防电子干扰、防精确打击。 5．智能导弹工作原理：智能雷弹由声传感器探测1000m左右直升机螺旋桨产生的噪声，一旦分析出这种信号，雷弹锁定其频率，当信号或噪声增加到一定水平时，第二个探测系统开始工作，它能探测到直升机的接近距离或敏感到直升机主螺旋桨下降气流产生的大气压力变化，一旦达到预定的距离或压力变化时，雷弹可被弹射到一定的高度爆炸，毁伤直升机。 6．水下反鱼雷三种三种方式：声纳、磁探测技术、两者的复合技术。 7．灵巧化的精确制导的两项关键的核心技术： 1)高分辨率、高灵敏度的毫米波或红外探测敏感技术； 2)智能化信息技术处理与识别技术。第二章目标特性 1．坦克的主要特性与特征：红外辐射特征、声传播特征、行驶过程中产生的地面震动特征。 2．大气窗口：在某些波长范围内，其辐射能较好地通过，几乎一切与大气有关的光学设备都只能去适应这些窗口。 3．喷气式飞机的4种红外辐射源：作为发动机燃烧室的热金属空腔、排出的热燃气、飞机壳体表面的自身辐射、飞机表面反射的环境辐射。 4．蒙皮辐射在8～14μm波段内占有极重要的地位的3个原因： 1)蒙皮辐射的峰值波长约为10μm，正好处在8～14μm波段范围内； 2)此波段的宽度较宽； 3)飞机蒙皮的面积非常大，它的辐射面积比喷口面积大许多倍。第三章声探测技术 1.声压：声音为纵波，其传播引起空气的疏密变化，从而引起气压的变化，该压力与大气压的差值即为声压。 2.声强：垂直于传播方向的单位面积上声波所传递的能量随时间的平均变化率，也就是单位面积上输送的平均功率。 3.声强级：β=10lg I I0=20lg P P0 (dB) 式中I0——任选的参考强度，通常取为10～12W/m2 P0——对应的声压，即大约相当于可听到的最弱声音。 4.声传播速度与温度、湿度的关系：温度越高，湿度越大，声传播速度越快。理想的干燥、清洁空气中:c=γRT M

基于学习的目标检测及应用

基于学习的目标检测及应用目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个基本问题,在非受控自然场景中快速准确地定位和识别特定目标是许多人工智能应用场景的重要功能基础。近年来,随着深度学习(Deep Learning)技术的快速发展,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法获得了关注和广泛研究,出现了很多性能优良、简洁高效的网络结构,使算法的大规模实际应用成为可能。当前,目标检测领域有几个主要的难点。首先,视觉场景中广泛分布着许多小物体,这些小目标的存在给检测算法的敏捷性、可靠性带来了挑战;其次,检测精度和速度存在着此消彼长的关系,兼顾这两项性能尚需突破许多技术瓶颈;最后,规模庞大的模型参数是制约深度网络片上装载的重要原因,在保证检测精度的同时压缩模型大小是一个有意义并且亟待解决的问题。本文主要针对检测模型局部优化、小目标检测、轻量级检测网络的设计和模型压缩三个问题展开研究,具体研究工作如下:1.在深度学习框架Caffe上实现了候选区域匹配池化算法并验证了算法的有效性。同时将区域匹配的思想推广到基于区域的全卷积神经网络中,提出了位置敏感的候选区域匹配池化算法,进一步优化了当前算法在小目标检测上的性能:2.基于SqueezeNet和Faster R-CNN 检测框架搭建了小规模的通用目标检测网络,在PASCAL VOC 2007数据集上mAP 达到0.533而模型大小控制在了 10MB左右。简化并实现了基于权值聚类的模型压缩算法,将模型进一步压缩到了 1.5MB 而检测性能仅有微弱的损失;3.设计搭建了包含反卷积层和跨层特征融合的Faster R-CNN检测网络并将其应用到小目标分布较多的交通标识检测任务中,实

(完整word版)基于matlab的运动目标检测

1 绪论 1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

《图像检测、跟踪与识别技术》论文论文题目：图像检测、跟踪与识别技术与现代战争专业：探测制导与控制技术学号：35152129 姓名：刘孝孝

探测与识别技术

对固定或移动目标进行非接触测量，而测量到的信号经过特殊识别方法正确得到相关信息的过程。 ?目标截获（Target Acquisition）：是将位置不确定的目标图像定位，并按所期望的水平辨别它的整个过程。目标获取包括搜寻过程和辨别过程。 ?搜寻（Search）：是利用器件显示或肉眼视觉搜索含有潜在的目标的景物以定位捕获目标的过程。 ?位置确定（Localize）：通过搜寻过程确定出目标的位置。 ?辨别（Discrimination）：是指目标在被观察者所觉察的细节量的基础上确定看得清的程度。辨别的等级可以分为探测、识别、确认。 ?探测（Detection）：可分为纯探测（Pure Detection）和辨别探测（Discrimination Detection）两种。前者是在局部均匀的背景下察觉一个物体。而后者需要认出某些外形或形状，以便将目标从背景的杂乱物体里区别出来。 ?识别（Recognition）：是能辨别出目标属于哪一类别（如坦克、车辆、人）。 ?确认（Identification）：是能认出目标，并能足够清晰地确定其类型。目标种类主要目标特征常用探测方式陆地车辆履带式红外辐射、声传播、行驶时地面振动红外、地震波、声探测轮式上同上同人员地面振动地震波探测空中导弹类红外辐射红外、激光或毫米波探测等飞机红外辐射同上

声压就是大气压受到扰动后产生的变化，即为大气压强的余压，它相当于在大气压强上的叠加一个扰动引起的压强变化。声强是垂直于传播方向的单位面积上声波所传递的能量随时间的平均变化率，即单位面积上的平均功率。采用对数强度叫做声强级由“声纳”是英文缩拼读音的谐音，其原意是“声音导航和测距”，是利用声波进行水下探测、识别、定位和通信的电子设备 ? 由纵波和横波叠加而成的，沿介质表面传播，并随传播深度的增加而呈指数衰减。 ? 运动轨迹为逆进椭圆，弹性介质的质点运动在地表处位移的水平分量与垂直分量的幅值比约为2/3 。 ? 瑞雷波的传播速度略小于同一介质中横波的传播速度。 ? 一般来讲，瑞雷波频率较低，其主要频率成分集中在0~140Hz 范围内。在均匀介质条件下，瑞雷波的频率与其传播速度无关；而在非均匀介质条件下，瑞雷波速度随频率变化而变化。结论：瑞雷波具有能量较强，在自由表面传播且传播距离较远等特征，更适合远距离目标震源的探测与识别。 1、过零分析对确定时间段内的时域信号将其幅值与设定阈值比较，计算信号正向越过或负向越过阈值的次数。信号的过零数与信号的采样率有一定关系，在一定采样率下，若信号是频率为f 的正弦信号，则其过零数为N=kf 信号频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。磁动势与磁通的比值称为磁阻，即R = F /Φ（类似于欧姆定律），其中F 是磁动势，Φ是磁通。 0 I 10lg I β=

目标检测识别调研总结

1 绪论部分 1.1研究背景与意义近年来随着我国经济的快速发展，人们生活水平的极大提高，汽车已进入了千家万户，使得交通安全和基础道路设施负载问题日益突显。相比而言由于发达国家更早的遭遇了这一问题，他们已经有运用各种科技手段解决这一问题的思想值得我们借鉴，所以，最近几年国家有关部门开始重视智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）[1]，它是综合运用现场视频采集、视觉处理、人工智能、电子控制等多种技术，构建一个集交通信息采集、交通视频监控和综合管理控制为一体的系统。但影响该系统最关键的因素，便是对交通道路或公共场所的车辆进行智能、准确和实时的检测。早在20世纪70年代，人们已经开始了对交通环境中车辆流量检测的研究，只是受当时条件的制约，研究的方法和技术手段都比较传统，并未出现大面积推广的应用成果出现。随着往后相关技术的不断创新，在对原有的一些研究成果进行各种改良的基础上，出现了一些比较先进的检测技术，比如传感、红外线、超声波及视频图像等技术，尤其随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展，基于视频处理的机器视觉检测器逐渐显现出其巨大的性能优势和应用潜力，并逐渐成为车辆智能检测设备最理想的选择。工业领域内的这种应用需求和技术推广，必然刺激和带动学术领域相关的研究热点。目前学术界已经出现许多优秀的基于视频处理的目标检测算法，比如结构简单并且速度较快的Adaboost算法；模拟人脑神经认知、鲁棒性较强的神经网络算法；检测精度较高、泛化能力较强的支持向量机（SVM）和目前对检测形状复杂多样、变化较大的目标十分有效并被认为性能最好的通用目标检测算法LSVM等。与此同时，这些目标检测算法的推广应用必然需要配套成本较低、便携性强且性能高效的处理器平台和接口资源丰富、开发流程简易的软件框架，所以对软硬件平台的发展提出了更高的要求。可喜的是，近几年超大规模集成电路技术获得空前发展，嵌入式微控制器（Embedded Micro controller，MMC）相继出现，应运而生的嵌入式系统平台（Embedded System Platform，ESP），使得一些原先停留在理论研究层面的目标检测算法可以离开传统PC机，而高效的运行在嵌入式系统平台上。更值得一提的是，一些基于数字视频处理的软件结构和多核处理器平台的推出，为一些携带算法的嵌入式系统的设计和研究提供了快速、便捷的解决方案，也使一些经典目标检测算法的高实时性、功能多样性的实现很快变成现实。例如，2005年由TI公司推出的应用于数字视频领域的达芬奇技术，以多处理器硬件结构和开放软件结构为基础，包含有四个基本组成，即芯片、软件、开发套件和第三方支持，这就为开发嵌入式数字视频应用产品提供了一套快速、

人形目标检测与跟踪

——人形目标检测与跟踪

一、本组研究方案，算法系统框图二、检测算法、原理、程序实现方法、调试过程【视频处理】老师提供的两端视频两段视频并不能直接用来输入OpenCV 所编程序处理，需要将其转化为无压缩的avi 格式。利用软件WinAVI Video Converter ，转换为ZJMedia uncompressed RGB24格式。【背景建模】我们小组利用N 帧图像的平均来求取背景，并实时对背景进行更新。由于考虑到ExhibitionHall.avi 视频中运动物体所占场景比例少，运动轨迹为直线，为了处理的简单，所以在这不刻意区分物体和背景像素点。即(1)(1)()()A A A B k B k I k αα+=-+ ，这里的α 很小（0.003）。【前景提取】灰度图像的处理比彩色图像的处理过程简单。我们小组将读入的彩色图像变成灰度图像，并二值化；同样，背景也进行二值化。两者做差值，得到一些离散的黑白点块。也就

是要识别的目标。但是，这样得到的块是分散开的，程序整的人形被分块识别成多个目标。为此，我们做了一些简单的后处理。先腐蚀元素，去除不必要的杂点，然后进行膨胀块处理，自定义块的大小，使其膨胀成能被识别成一个人形的目标。另外，我们还做个简单的高斯低通滤波，是得到的结果光滑些。其流程图如右。【目标检测】根据前景处理的结果，得到一些连续的块目标。利用帧间差，可以提取出目标的轮廓。根据轮廓的位置分布，计算出检测目标的形心和大小。并予以标记。【目标跟踪】根据目标帧间的位移差值，可以计算出运动目标在x，y方向上的运动速度。可以利用这个关系判断下一帧目标的位置。设置一个合适的阈值，就可以实现目标的跟踪。在此，我们还引入了重叠判断机制。如果目标重叠，即通过遍历，发现块重叠大于一定阈值后，根据前面得到的位置预测判断当前物块位置；如果不重叠，则遍历这幅图像中的所有物块，寻找临近最优物块，以保持编号连续性。在目标跟踪过程中，还进行了Kalman滤波，对目标轨迹进行滤波处理。

目标探测与识别

目录目标探测与识别 1.概述 2.去伪装目标探测 2.1数据浏览与准备目标波谱 2.2目标探测流程化工具 2.2.1选择输入/输出文件 2.2.2大气校正 2.2.3输入目标波谱 2.2.4输入背景波谱 2.2.5执行MNF变换 2.2.6选择及运行分析方法 2.2.7浏览结果以及提取目标 2.2.8结果后处理 2.2.9输出结果 3.基于BandMax向导的SAM目标探测 3.1工具功能介绍 3.2详细操作流程

3.2.1数据打开与目视解译 3.2.2收集目标与背景波谱 3.2.3启动SAM Target Finder with BandMax 1、概述高光谱图像分类方法与传统的多光谱分类有本质的区别，从高光谱图像的每个像元均可以获取一条连续的波谱曲线，就可以考虑用已知的波谱曲线和图上每个像元获取的波谱曲线进行对比，理想情况下，如果两条波谱曲线一样，就能说明这个像元是哪种物质。高光谱图像的这个特性，使它除了应用于一般的图像分类，还应用于物质识别、目标探测等。图像分类更多关注的是地物覆盖和物质成分，目标识别和探测是对特定对象的搜索，其结果是"有"或者"没有"。因此我们把高光谱图像分类、物质识别、探测等称为波谱识别。本节以两个专题为例（去伪装目标探测与基于BandMax向导工具的SAM目标探测），学习ENVI中提供的高光谱目标探测与识别功能。 2、去伪装目标探测

去伪装目标探测也是利用高光谱图像的地物识别能力，从图像上探测遮掩或者伪装的目标，比如一种特殊物质、矿物甚至军事目标等。下面以从图像上探测一个目标为例（练习数据存放在"..\18.目标探测与识别\数据\1. 目标探测"中），介绍ENVI的Target Detection Wizard工具的操作流程。在本例中，示例数据是包含384个波段，波段覆盖382nm~2500nm的高光谱数据。主要过程如下：从图上目视解译一个目标（可以是多个目标），以这个目标的平均波谱作为参考，搜索整个图像，识别具有类似或者相同波谱的目标。 2.1数据浏览与准备目标波谱（1）选择菜单File > Open，打开文件nvis_sub1_hsi.img；注：可以采用RGB彩色显示模式，在Data Manager中选择波段54、34、14分别对应RGB三个通道，然后点击Load Data按钮可以近似真彩色的显示原始图像，如下图。图1 真彩色显示输入图像

目标探测与识别调研

调研报告1：目标探测与识别技术的研究手段调研

目标探测与识别技术的发展状况目标探测与识别是一门多学科综合的应用技术，它涉及的学科领域有传感器技术、测试技术、激光技术、毫米波技术、红外技术、近代物理学、固态电子学、人工智能技术、海陆空武器技术、引信技术等。它的主要目的是采取非接触的方法探测固定的或移动的目标，通过识别技术，完成对控制对象的控制任务[]1。目前目标探测的手段有红外热成像、微光夜视、电视摄像、激光测距、毫米波、微波和激光雷达、声探测、紫外探测等主被动监视装置，覆盖了从紫外到无线电波的宽广的电磁波谱。这些装置的综合应用，已能昼夜、全天候范围监视战场和捕获、跟踪目标，并准确定位，成为未来战场夺取信息优势的物质基础。目标识别的手段主要有光字符识别技术、条码技术、射频识别技术、磁识别技术、语音识别技术、图形识别技术和生物识别技术等[]1。在军事航空领域，对目标的探测定位能力的更高要求已成为航空电子系统不断扩展的需求牵引之一，而现代隐身技术、对地攻击武器技术的不断发展逐步使光电探测设备的地位不断上升。在军事应用中，目标信息获取技术可能的感知空间覆盖了武器系统可能配置的全部空间，从地球外层到大气层、地面、地下、海面、海下及水下，其波长覆盖整个电磁波谱。在高新技术弹药上，目标探测也成为一种主要的功能[]2。在“三打”（打武装直升机、打巡航导弹、打隐形机）“三防”（防侦察、防电子干扰和防精确打击）[]1中，目标探测与识别技术发挥着主要的

作用。例：高光谱遥感目标探测识别技术的发展是20世纪末期以来对地观测技术取得重大突破的又一个主要领域，也是当前遥感技术发展的前沿和热门研究领域。从1983年第一台高光谱航空成像光谱仪问世以来，各发达国家如美国、加拿大、法国、德国等竞相研究这一技术，经过将近三十多年的发展，迄今为止，国际上已有40余种航空成像光谱仪处于运行状态，高光谱遥感技术已经在很多领域得到成功的应用，显示出很大的潜力和广阔的发展前景。目标探测与识别技术的关键技术目标探测与识别的核心问题是围绕着高时效和准确性这两个要求，通过目标信息的“获取”、“处理”、“显示”、“传输”等途径实现目标“探测”、“识别”和“确认”。发展目标探测与识别技术，高时效和准确性是军事应用的最大特点，也是主要的关键技术[]3。实际上，目标的获得是一个复杂的问题。已经发展了很多模型，但它们常限于极少的军事场景。大多数模型仅部分有效，其原因是在于实际战场的复杂性与多变性。电光成像系统与技术的发展异常迅速，因此对模型进行修正和发展是十分必要的，以便为正确地反映现代光电系统的性能做出判定。准确性（自动数据采集，彻底消除人为错误）、高效性（信息交换实时进行）、兼容性（自动识别技术以计算机技术为基础，可与信息管理系统无缝联结）则是识别技术的关键所在[]3。目标识别属于模式识别的范畴,模式识别的前提是获取目标的特

目标检测与识别