目标探测和识别技术30页PPT
水下目标探测与识别技术 (2)

❖ (3) 提高图像处理算法的实时性能。水下机器人在自主作业过程 中,需要机器人具有快捷准确的反应能力,实时性是其中一个重 要性能指标,如何提高水下光视觉系统各个环节的处理速度,在 实现水下机器人可靠定位与作业规划中具有重要的意义。
2.2.2 水下光场理论
❖ 水下微光成像系统研究是一项颇具规模的工程,涉及众 多关键技术:如水下辐射衰减特性,水下辐射光谱特性, 水下辐射背向散射,成像光谱匹配,选通技术,三维信 息获得方法与技术,多谱信息融合算法与技术,运动效 应,密封技术等。
❖ 沿光线前进方向的散射最强,而垂直方向最弱;与光前进相反的 方向的散射强度比前进方向附近的散射强度小3~4个量级。
2.2.2.3 光在水下的传播
❖ 在水下这个特殊的环境中,光在水中传输时衰减很大,因为水对 光有着严重的吸收和散射作用。因此人眼在水中不能看得很远。 即使通过人工照明的水下电视摄像机,一般也只能观察到十米远 处的物体。目前扩大水下观察距离的途径主要有以下三种:
水下机器人等水下载体上,用于水中目标侦察、探测、识 别等,可实施探雷、探潜、反潜网探测和潜艇导航避碰等。 ❖ 在民用领域,水下光电探测系统可用于水下工程安装、检 修,水下环境监测、救生打捞、海底地貌勘探、石油勘探 钻井位置测定、生物研究等海洋开发。 ❖ 水下成像技术是集微光夜视技术、水下探测技术、信息、 处理技术等交又融合的一项综合性高新技术,己成为光电 信息领域发展的一个重要方面。
目标探测与识别技术

1.3 目标探测与识别技术对引信发展的意 义
进行多维处理需要产生多功能的“最佳”雷达信号波形并以适当的方式 发送和接收,利用这种编码信号为雷达提供一个包括时间域、频率域、幅 度域乃至极化的工作环境。信息处理器则用来对多个域的数据以矢量方 式进行处理,这样就可以在时间、频率、幅度、到达方向和极化等方面对 信号检测和定位。这种方法的主要优点在于它可以收集更多的能量,可以 利用不同信号域之间的交叉信息,降低在所有信号域中同时出现干扰的概 率,采用这种设计的毫米波雷达导引头在探测、识别、确定目标位置、延 伸域轮廓形状等方面的准确度、分辨率、抗干扰能力、自适应能力等都 会有所改进。
所谓高新技术弹药,指的就是采用了末端制导技术、末端敏感技术、弹道 修正技术等目标探测与识别技术,具有精确打击能力的弹药,此类弹药具 备一定的目标探测功能。
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1.2 引信目标探测与识别技术的军事需求
图1-1给出了常用的目标探测工作方式,其中末制导技术根据制导的方式 不同,分别可使用可见光、红外、毫米波、声、静电等探测技术。通过目 标识别,控制弹丸跟踪、命中目标。目前正在发展和实际采用的制导方式 有自主式制导系统、遥控制导系统、寻的制导系统和复合制导系统,其中 20世纪80年代装备部队并在战场上使用的主要产品有美国的 M712Copperhead “铜斑蛇”激光制导炮弹和苏联/俄罗斯的“红土 地”2K25式激光末制导炮弹系统。
1.2.3 水下反鱼雷的发展需要自19世纪鱼雷问世到21世纪的今天,世界各 国在鱼雷的研制方面都有了长足的进展。西方主要国家的由水面舰艇发 射的反舰鱼雷虽然已被舰对舰导弹所代替,但是潜艇作为一种隐蔽的鱼雷 运载工具和发射平台,随着其技术的发展及发射的鱼雷越来越先进,对舰 船的威胁从某种意义上讲比反舰导弹更严重。
目标检测PPT课件

1/1/2020
Viola-Jones人脸检测结果
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1/1/2020
2. 人脸识别(face recogntion)
Zhao et al., Face Recogniton: a
literature survey. ACM Computing
survey, 2003
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1/1/2020
Face Recognition: 2-D and 3-D
Car/non-car Classifier
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物体检测
Step1. 获取训练数据 Step2. 提取特征 Step3. 训练分类器 Step4. 利用分类器进行检测
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人脸检测(Face detection)
Viola-Jones人脸检测算法(基于AdaBoost)
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Viola-Jones人脸检测算法(2004)
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1/1/2020
滤波器设计
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Adaboost
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个 训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分 类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
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Fisherfaces:类特定的线性投影
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PCA & Fisher的线性判别函数
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PCA & Fisher的线性判别函数
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Fisherfaces示例(ORL Database)
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雷达原理运动目标检测PPT课件

2、解:
理论读数测得的角度应为:
sin 1 60
d 360
sin 1 2 60 360
19.4712
两天线测角应为:ˆ
sin
1
64
d 360
sin
1
2
64 360
20.8275
三天线测角时,长基线无Βιβλιοθήκη 糊相位应为:13int
12 3
d13 d12
0
2
4
0.5
intmod2i 2.5,360 0.5,i
0,1,11,
得到各数字移相器控制数据如下表:
i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
n(i) 0 2 3 5 6 8 9 11 12 14 15 1
扫描角为 30时,相邻移相器的相移量 360 0.9 sin 30 162 ,得
即信号角频率的变化值ωd = (2vr/c) ω0 = 2π 2vr/λ, 为多普勒 频移。近似后的结果, 与常用的多普勒频率表达式相同。 对 于窄带发射信号而言, 要严格地讨论运动目标回波的特点, 可将 式代入式后, 得到的结果是:
sr (t)
Rek
'
u
c c
vr vr
t
2R0 c vr
exp
j0
c c
vr vr
t
2R0 c vr
Rek
'
u
c c
vr vr
t
2R0 c vr
exp
j0
c c
vr vr
t
2R0 c vr
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8.1 多普勒效应及其在雷达中的应用
目标探测与识别技术

1.1 目标探测与识别技术的地位与定义
近十几年,随着现代科学技术的飞速发展,目标探测与识别技术发生了日 新月异的变化,在工业、农业,特别是军事斗争的需求牵引下,毫米波探测、 激光定距探测、主被动声探测、磁探测、地震动探测等都有了极大的技 术进步。在现代武器中,为了达到最佳作用效能,需要引信实时判断弹体 本身或弹目相对位置,甚至对目标进行识别,对引信提出了更高的要求,因 而引信目标探测与识别具有重要的意义。
1.2.2 “新三打三防” 战术发展的需求 随着国际形势发生变化,中国人民解放军在20世纪90年代末提出了“新
三打三防”为内容的军事训练科目。 所谓“新三打”,就是指打武装直升机、打巡航导弹、打隐形飞机。
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1.பைடு நூலகம் 引信目标探测与识别技术的军事需求
武装直升机是配有机载武器和火控系统,用于空战或对地面、水面或水下 目标实施空中攻击的直升机的统称,包括各种攻击直升机、歼击直升机以 及装有机载武器和火控系统的其他直升机,如美国的“阿帕奇”攻击直升 机、俄罗斯的“蜗牛”反潜直升机、法国的“黑豹”攻击/空战直升机、 印度的“印度豹”攻击直升机等。武装直升机具有低空突防、防空雷达 难于探测的优点,因而在现代战争中发挥出日益重要的作用。例如,2003 年4月20日美英联军对伊拉克战争中,武装直升机起到了对地面控制的关 键作用,迫使伊拉克士兵只能分散作战,不能形成大规模的战役决战。在 这种非线性、不对称战争中,传统的防空武器面临巨大的挑战。
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1.2 引信目标探测与识别技术的军事需求
,从而在战时和平时都可以迅速、准确、全面掌握地方的情况,为实时采 取相应的对策提供依据。在防侦察方面,随着传感器的发展和信息革命的 到来,侦察信息的获取和处理已进入一个全新的时期,如无人值守传感器 系统(UGS)就是各国正在发展的防侦察、对地面目标探测、对战场监视 的手段之一。作为对空中目标探测以及区域入侵报警的装备,它一般设置 在地面上,通过多种传感器自动收集远距离目标的信息而无须人工干预, 并与控制中心通信,具有极好的抗干扰性和保密特性。多传感器探测与控 制网络系统的功能结构如图1-3所示,地震动/声传感器和红外复合探测入 侵信息,通过基本模块及处理电路把信息通过天线发向指挥系统。
目标检测PPT课件

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级联分类器(Cascading Classifiers)
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训练级联分类器
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Viola-Jones检测算法-总体流程
用5K正样本,350M反样本学习 得到38层(共使用6060个特征)级联分类获得实时性
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Viola-Jones人脸检测结果
Car/non-car Classifier
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物体检测
Step1. 获取训练数据 Step2. 提取特征 Step3. 训练分类器 Step4. 利用分类器进行检测
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人脸检测(Face detection)
Viola-Jones人脸检测算法(基于AdaBoost)
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Viola-Jones人脸检测算法(2004)
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主成分分析(PCA, K-L变换)
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主成分分析(PCA, K-L变换)
17
滤波器设计
18
Adaboost
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训 练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类 器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每 次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的 总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改 过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将 每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决 策分类器。
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Adaboost
学习目标:选择能够最有效地区分人脸与非人脸的矩形特征 及其阈值
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Adaboost
组合弱分类器(weak learners),得到更为精确的集 成分类器(ensemble classifier)。 弱分类器:性能仅比随机分类稍好 根据矩形特征定义弱分类器:
探测与识别技术绪论PPT课件

1.2典型应用若干实例 航天领域
毫米波天文卫星(简称为SWAS)
SWAS可以直接量 测水分子的产生率。还 有,SWAS的视野较宽 广,能够同时观测彗核 与周遭蒸发物质组成的 彗发。此外,SWAS位 于太空中,可以避免大 气层的影响,持续观测 整个撞击过程。
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第一章 绪论
1.3目标探测与识别的基本术语
声
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第一章 绪论
1.6探测与目标识别的发展趋势
1.问题提出 传统的信号采集往往由单一的传感器来完成,即使采用 多个(种)传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目标信息。 实际上,在大多数情况下,必须同时处理多个信号,而这 些信号一般又来自多个信号源,即多传感器。但是多传感 器也带来了信息冗余甚至矛盾。 所以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配 与使用,将其采集的信息依据某种优化准则组合,产生对 观测环境一致性的解释和描述,因此迫切要求对信息进一 步处理。“信息融合”就是对多传感器的数据进行多级别、 多方面、多层次的处理,即组合或融合来自多个传感器或 其他信息源的数据,以获得综合的、更好的估计。
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1.6探测与目标识别的发展趋势
2.信息融合的基本概念及优越性 传统的信号由于信息融合的定义都是功能性的描述,美 国国防部JDL从军事应用的角度将数据融合进行定义, Waltz和Llinas对其进行了补充和修改,给出了较完整的定义 1:一种多层次的、多方面的处理过程,这个过程是对多源 数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态 估计和身份估计,以及完整及时的态势评估和威胁估计。 定义2:将经过集成处理的多传感器信息进行合成,形成 一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。
1.2典型应用若干实例
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 BandMax1、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。