积极参与国防科技创新体系建设

经过多年努力,国防科技研究成为华中科技大学科研的一大特色和今后科研发展的重要增长点,连续多年位居教育部部属高校前列,在航天图像识别与信息处理技术、液压气动技术、脉冲功率技术等许多领域形成了自己的特色和优势,取得了较大的经济和社会效益。明确指导思想创新管理模式华中科技大学开展国防科技工作的指导思想是“以服务求支持,以质量求生存,以诚信求满意,以贡献求发展”,树立全方位为国防军工建设服务的意识,充分发挥学校优势,真心实意为军工行业办实事,解决实际问题,并以管理创新为国防科技创新提供有力保障。改革国防科研管理体制…     

图像识别关键技术

图像自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文就图像识别过程的三个主要阶段讨论了图像识别系统的关键技术,对它们的优缺点进行了评价,并展望了图像识别理论的发展趋势。     

图像识别技术在射线探伤中的应用

针对焊缝射线探伤中的缺陷评片问题,利用数字成像及图像识别技术,对射线探伤底片进行了计算机自动识剐技术的研究,并以此为基础,对典型缺陷进行了识别.结果显示,利用此技术能够提高和改进评片的质量及效率.     

武汉高德红外股份有限公司

中国梦·强军梦·高德梦红外成像技术是夜战、精确打击、隐身、反隐身、超视距探测和光电对抗武器装备中的主要技术平台。武汉高德红外股份有限公司专业从事军用红外热成像光电系统及以此为基础的现代化武器装备的科研和生产,技术水平居国际先进、国内领先。公司是第一批获得武器装备科研生产许可和保密资质的民营军工上市企业。经过十多年的奋斗与积累,高德红外在红外光学、图像识别、制导     

压缩感知新技术专题讲座(四) 第7讲 压缩感知在图像信号处理中的应用

绝大部分自然图像信号都在某个变换域具有稀疏性或近稀疏性。基于压缩感知理论,可以用远低于采样定理要求的采样频率采集信号,并可在一定条件下高概率恢复信号,这将极大降低图像信号的采样频率以及数据存储和传输的代价。文章首先简述了压缩感知理论,然后分析了图像的稀疏性对图像重建质量的影响,最后着重从图像压缩、图像融合、图像去噪、图像识别以及图像复原几个方面分析了压缩感知理论在图像处理领域中的应用以及目前所面临的问题。     

基于摄影图像的战场信息获取技术研究

利用图像信息获取战场三维几何数据.以装甲车为实例,提出适用的平面二次曲线获取方法,可以克服模糊背景的干扰,得到完整的轮廓曲线,并在此基础上求解了空间曲线三维数据.研究结果表明通过对摄影图像的标定、建模,可以获得战场环境中关注目标的三维几何数据,并且投影矩阵值和提取轮廓准确性对误差影响较大.     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于对抗推演的训练样本生成框架

针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。     

Zernike矩的不变性分析及其改进

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息。介绍了Zernike矩的定义,对其不变性进行了深入分析,并对Zernike矩算法进行了改进,使其在具有良好的旋转不变性的基础上,也具有较好的平移不变性和比例不变性。结果表明,改进后的Zernike矩具有更好的不变性,可更好地应用于图像识别中。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。