一种基于特征匹配的实时电子稳像算法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法。将改进的Kanade Lucas Tomasi(KLT)算法用于特征提取,并提出一种新的基于灰度投影均值的特征匹配算法。为了保证稳像结果的鲁棒性,还给出了特征的有效性检验方法。另外,基于高实时性对运动滤波算法的要求,在有意运动参数估计中采用了递归Kalman滤波法。实验表明,在微机上稳定单帧图像仅需24.7ms,能够满足实时性要求,且具有良好的稳像效果。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

恐怖主义的主要特征及我国的边防对策

恐怖主义已成为世界一大公害,这一特殊的暴力形式具有以下特征政治性的目的;多样性的暴力手段;使民众产生恐慌心理的作用;杀伤目标的宽泛性;错综复杂的形成原因等.我国在边疆地区也面临着恐怖活动的威胁.恐怖主义、民族分裂势力和宗教极端势力成为危害社会安定与发展的重大隐患.边防部门应合理利用自身优势,采取有效的防范与打击措施,保证社会主义各项事业的顺利进行.     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

工事口部防护初探

简单介绍了工事及其特点,分析了工事口部的暴露特征和它面临的主要威胁,并就工事口部防护技术、防护措施的发展现状进行了综述。     

分子印迹技术在手性拆分中的应用

概述了手性化合物分离的背景及国内外常用的几种手性拆分方法,重点阐述了分子印迹技术在手性分离中的应用,阐明了发展分子印迹技术的重要现实意义和巨大的潜在前景,及在防化科研中的重要作用。     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

导弹防御系统中的雷达目标识别研究

以评估美国国家导弹防御(NMD)系统雷达识别能力为背景,分析了地基雷达识别弹道导弹目标的技术途径。根据弹道导弹目标群在飞行中段和再入段表现出的特性差异,提出了涉及目标结构特性、姿态特性以及再入特性的综合识别策略,并初步分析了各种识别措施的可行性。     

基于TensorFlow的四旋翼无人机着陆地标识别

针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90％.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作.     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。