检索结果-南通市图书馆

基于显著图生成和显著密度最大化的高效子窗口搜索目标检测方法

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电光与控制 2015年第12期22卷 9-14页

作者：刘松涛黄金涛刘振兴海军大连舰艇学院信息作战系辽宁大连116018

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了基于显著图生成和显著密度最大化的高效子窗口搜索目标检测方法。显著图生成采用Itti模型,设计了基于显著密度最大化的高效子窗口搜索方法,主要思想是将显著目标检测变为显著密度最大化问题,... 详细信息

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了基于显著图生成和显著密度最大化的高效子窗口搜索目标检测方法。显著图生成采用Itti模型,设计了基于显著密度最大化的高效子窗口搜索方法,主要思想是将显著目标检测变为显著密度最大化问题,并利用分支定界搜索算法以全局最优的方式搜索密度最大的位置。实验表明,新方法可以实现快速目标检测,目标检测平均耗时为36.6 ms,目标检测概率为83.2%。

关键词：航空侦察图像目标检测高效子窗口搜索显著密度最大化

融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法

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舰船电子工程 2017年第12期37卷 29-33页

作者：姜康辉刘松涛海军大连舰艇学院研究生管理大队大连116018 海军大连舰艇学院信息作战系大连116018

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法。主要将目标的显著特征计算集成到搜索过程中,并通过高效子窗口搜索框架实现快速检测。针对航空侦察图像的目标检测实验表明,与显著图计算和... 详细信息

为了实现航空侦察图像的快速目标检测,提出了融合显著性计算和高效子窗口搜索的目标检测方法。主要将目标的显著特征计算集成到搜索过程中,并通过高效子窗口搜索框架实现快速检测。针对航空侦察图像的目标检测实验表明,与显著图计算和高效子窗口搜索分开实施相比,新方法更加简洁和高效,且保持了原有的目标定位效果。

关键词：目标检测显著性计算高效子窗口搜索

基于显著密度的高效子窗口搜索的精准目标检测算法研究

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电光与控制 2019年第8期26卷 48-53页

作者：王战杨绍清刘松涛宋元海军大连舰艇学院信息系统系辽宁大连116018 海军大连舰艇学院导弹与舰炮系辽宁大连116018 海军大连舰艇学院教保处辽宁大连116018

准确性和实时性是影响目标检测性能的两项重要指标。为了在多种复杂场景中进行快速精准的目标检测,提出了一种融合超复杂傅里叶变换(HFT)显著性计算、高效子窗口搜索(ESS)和大津法(OTSU)的精准目标检测算法。该算法首先将输入图像进行HF... 详细信息

准确性和实时性是影响目标检测性能的两项重要指标。为了在多种复杂场景中进行快速精准的目标检测,提出了一种融合超复杂傅里叶变换(HFT)显著性计算、高效子窗口搜索(ESS)和大津法(OTSU)的精准目标检测算法。该算法首先将输入图像进行HFT显著性计算,得到显著图,然后在显著图的基础上通过高效子窗口进行全局搜索并初步定位目标,最后利用大津法分割子窗口范围内的图像,并根据子窗口边界的像素值优化子窗口的位置,实现精准的目标检测。实验结果表明,新算法在保证运算速度的同时,显著提高了检测精度。

关键词：目标检测超复杂傅里叶变换高效子窗口搜索大津法 LOG算子边缘提取

基于区域协方差和目标度的航空侦察图像舰船目标检测

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系统工程与电子技术 2019年第5期41卷 972-980页

作者：刘松涛姜康辉刘振兴海军大连舰艇学院信息系统系辽宁大连116018

为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏编码,然后又设计基于显著优化... 详细信息

为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏编码,然后又设计基于显著优化的目标度特征,利用信念传播算法推断生成舰船目标显著图,最后应用高效子窗口搜索方法实现舰船目标检测。实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮,背景杂波抑制效果好,可实现准确的目标检测。

关键词：显著性检测条件随机场区域协方差目标度高效子窗口搜索

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

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系统工程与电子技术 2019年第8期41卷 1692-1698页

作者：刘松涛王战位宝燕海军大连舰艇学院信息系统系

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差... 详细信息

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。

关键词：图像跟踪突然机动目标均值漂移卡尔曼滤波高效子窗口搜索