基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

基于接收分集的MIMO雷达性能分析

基于接收分集的MIMO雷达发射端采用阵元间距为半波长的均匀线阵,各子阵元发射相互正交的信号,而接收阵元间距满足空间分集条件。由于天线阵元之间紧密分布的发射阵列可以当作一发射站处理,因此该MIMO雷达的结构与一发多收多基地雷达类似。分析比较了双基地雷达、一发多收多基地雷达和接收分集MIMO雷达的检测性能和模糊函数,指出接收分集MIMO雷达具有良好的检测性能、方位角分辨力和较低的"自身杂波",这有利于微弱目标的检测、目标的高精度定位、虚假目标的消除以及雷达系统可观察目标动态范围的提高。     

基于Viterbi的一种单目标跟踪算法

在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密度参数在实际中难以获取的问题,最后通过仿真验证了结论的正确性。     

面向信号的仪器驱动程序建模

面向信号自动测试系统开发模式是今后的发展方向,而面向信号的仪器驱动程序是实现测试软件仪器无关性的重要途径,分析了自动测试系统的架构,建立了信号驱动程序的信息模型,研究了驱动程序的结构,并结合实例对驱动程序的调用进行了说明。     

基于尺度空间理论的角点检测

传统的Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度不变性。研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris的尺度空间函数表示。利用多尺度分析的思想,使在小尺度上的角点精确定位和大尺度上的角点去伪存真。从而克服了传统的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪声影响等问题。试验结果表明,该算法明显地提高了图像角点检测性能。     

结构主导目标检测中的纹理随机化

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测.针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导 目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测.利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随...     

基于FPGA的多功能双正交编码模拟模块开发

针对现有实时仿真系统只能模拟直线电机动子位置检测系统正常工况的问题,开发了基于FPGA的多功能双正交编码模拟模块。该模块可通过指定故障位置区间、传感器的工作状态、输出位置脉冲信号的占空比,以及相位差模拟位置传感器模块在各种故障工况下输出的位置脉冲信号,从而检验位置检测系统后续功能模块和直线电机系统各底层控制器在各种故障工况下的软硬件性能以及算法的准确性和有效性,降低了设备研发与调试风险,加快设备研发进度。仿真与实验结果表明：多功能双正交编码模拟模块可模拟位置传感器在各种故障工况下输出的位置脉冲信号,满足了模块的预定功能要求。     

水声目标机动检测与跟踪

当今海战场水声目标往往采用机动方式航行,打破了目标匀速直线运动假定的传统。通过对水声目标的机动模式分析,可将目标的运动轨迹近似为折线运动进行研究。提出了水声目标的机动检测与跟踪方法,简化机动检测的复杂度,最后讨论了对机动目标长时跟踪的策略。     

研讨场景视频的图像情报挖掘

自进入21世纪起,社交媒体与人工智能技术蓬勃发展,声像情报迎来了新一轮升级跨越的历史机遇期,但也面临着前所未有的严峻挑战。后疫情时代,以线上与线下会议互为补充的研讨场景类视音频数据量增长迅猛,其主题一般为重点理论研究讨论或前沿技术交流,具有极高的情报价值,但传统人工方式已经不能满足快速发现声像情报的需求。本文提出利用计算机视觉技术从图像维度对研讨场景视频进行情报挖掘,开展研讨场景梳理与分析,重点研究研讨场景人脸识别、自然场景文本检测与识别和人与文本潜在关联关系发现等内容。此外,基于微服务框架开发了研讨场景视频的图像情报挖掘分析流程,对上述研究内容进行了技术验证,取得了较好的效果。     

基于光学遥感图像的舰船航向检测

针对舰船编队航行光学遥感图像中舰船小目标航向检测难题,应用Hough变换并进行了基于舰船目标尺度的自适应改进,实现了对舰船小目标航向特征的识别与检测,有效减弱了海杂波对舰船航向检测的影响,进一步结合卷积神经网络,通过合理设置舰船航向分类,建立舰船航向识别训练集并对网络进行了训练和测试.结果显示,采用Hough变换和卷积...