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1、近年來(lái)隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,目標(biāo)行為分析在機(jī)器視覺(jué)、人工智能等領(lǐng)域得到了廣泛地研究和應(yīng)用。飛行器目標(biāo)檢測(cè)是分析飛行器行為和飛行器狀態(tài)的重要基礎(chǔ),對(duì)于機(jī)場(chǎng)自動(dòng)化管理、飛行器的飛行狀態(tài)監(jiān)控、飛行器安全保障等實(shí)際應(yīng)用具有重大意義。與此同時(shí),復(fù)雜背景下的飛行器目標(biāo)檢測(cè)存在背景復(fù)雜、外觀差異大、姿態(tài)多樣等難點(diǎn),現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)方法很難解決這些問(wèn)題。
本文針對(duì)復(fù)雜背景下飛行器目標(biāo)檢測(cè)研究的難點(diǎn)。從飛行器的成像特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)化特征出發(fā),提出了基
2、于圖像結(jié)構(gòu)化特征的飛行器目標(biāo)檢測(cè)算法。完成的主要工作有:
①針對(duì)飛行器目標(biāo)檢測(cè)中存在的飛行器型號(hào)種類多、外形差異大、姿態(tài)變化大的問(wèn)題,分析了飛行器的動(dòng)力學(xué)原理和外形結(jié)構(gòu),并研究了其在二維平面中的成像特點(diǎn);根據(jù)飛行器突出的角點(diǎn)和邊緣特征,確定了由圖像角點(diǎn)、邊緣以及其結(jié)構(gòu)化關(guān)系出發(fā)對(duì)飛行器目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究的思路。
?、卺槍?duì)復(fù)雜背景中遮擋、圖像低對(duì)比度等原因造成目標(biāo)邊緣輪廓提取不完整的問(wèn)題,提出了基于圖像角點(diǎn)的飛行器感興
3、趣區(qū)域提取方法。根據(jù)飛行器角點(diǎn)間的結(jié)構(gòu)化關(guān)系和計(jì)算幾何中的凸殼理論,設(shè)計(jì)了基于 Harris角點(diǎn)的飛行器感興趣區(qū)域提取算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在不同的場(chǎng)景下均能有效地提取飛行器感興趣區(qū)域。
?、坩槍?duì)復(fù)雜背景中飛行器邊緣特征提取的困難,提出了利用 HOG特征來(lái)提取飛行器結(jié)構(gòu)化邊緣特征的方法;針對(duì)HOG特征維數(shù)較高導(dǎo)致分類器訓(xùn)練和分類時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于級(jí)聯(lián) Adaboost學(xué)習(xí)算法的 HOG分類器訓(xùn)練方法,并訓(xùn)練出了飛行器目
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