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oe1(光电查) - 科学论文

67 条数据
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  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 一种基于退化修正假设的共现背景模型用于强背景变化下的目标检测

    摘要： 目标检测已成为视频处理中不可或缺的部分，而现有背景模型对背景变化较为敏感。本文提出一种基于共现像素块对（CPB）算法的新型背景模型，用于应对光照变化和背景运动等背景干扰。我们利用"像素-块"共现结构提取每个像素的时空信息来构建背景模型，并采用高效评估策略（即相关性依赖决策函数）判断各像素当前状态。此外，通过在CPB结构中引入退化修正假设（HoD）来增强其鲁棒性。基于PETS2001、AIST-Indoor、SBMnet和CDW-2012数据集的实验结果表明，该模型能在强背景变化下稳健地实现目标检测。

    关键词： 共现像素块对、背景模型、目标检测、退化修改假设

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于极化SAR数据子空间投影的新目标检测器

    摘要： 大多数雷达图像应用都需要采用处理技术来实现一个基本目标：表征并检测场景中每个像素的组成散射体。本文重新审视极化合成孔径雷达数据中的目标检测问题，假设若干典型散射机制作为信号源——通过这些机制以适当权重比例的组合形成每个像素的散射矢量。将相干处理散射信号产生的斑点噪声建模为信号相关加性噪声。这些散射机制被划分为两组：属于目标的对象散射机制与非对象散射机制。随后我们运用两种基于子空间投影的技术来抑制斑点噪声并消除非对象散射机制，进而检测目标散射机制的存在。在该问题构建场景中，提出由对象子空间与非对象子空间构成的新型特征空间，并推导该场景下的检测方法。采用正交子空间投影技术进行斑点抑制，同时为消除非对象子空间，将每个像素的特征矢量斜向投影至对象子空间。通过消除非对象子空间并利用对象子空间的极化信息，从而增强目标散射机制的可检测性。最后针对C波段、L波段和P波段全极化SAR数据集进行评估，结果与预期高度吻合。

    关键词： 合成孔径雷达（SAR）、子空间投影、极化测量、目标检测、散射矢量

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-2018年8月24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 实时RGB-D检测的跨模态多尺度融合网络

    摘要： 本文提出了一种新颖的多模态CNN架构，通过利用除单一颜色信息外的互补输入线索实现目标检测。我们的一阶段架构融合了两个独立特征提取器输出的多尺度中层特征，使端到端网络能够接受跨模态数据流以获得高精度检测结果。相较于其他跨模态融合神经网络，本方案成功降低了运行时间，在保持高水平精度的同时满足实时性要求。在具有挑战性的NYUD2数据集上的实验评估表明，该网络实现了49.1%的mAP指标，单块Nvidia GTX 1080 GPU上能以每秒35.3帧的速度实时处理图像。相比仅处理RGB图像、获得39.2%mAP的基线单阶段网络SSD，本方法具有显著的精度提升。

    关键词： 多模态卷积神经网络、融合网络、目标检测、RGB-D、实时

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - Virtualot：一个利用无人机产品、深度学习目标检测与传统目标跟踪技术实现实时坐标变换与遮挡敏感跟踪的框架

    摘要： 在这项工作中，我们探索了一系列方法组合，用于分析和研究超局部环境现象。通过开发独特的单像摄影测量应用，我们实现了对航拍影像中停车场透视图进行深度学习目标检测与传统目标跟踪处理结果的实时可视化。此外，我们提出了一种通用算法：通过反演单像摄影测量过程并将其应用于数字高程模型来提取场景理解信息，从而推算出导致目标遮挡的透视图像区域。通过连接现实空间与透视空间，我们能利用双坐标系构建具有弹性的目标跟踪环境——当目标遭遇遮挡时，可据此调整跟踪方法。我们认为，这种创新技术组合为复杂空间域（提供视频素材和无人机产品时）运用GIS实现更智能、更稳健的目标跟踪及精细环境分析开辟了新途径。

    关键词： 计算机视觉、单应性、目标跟踪、目标检测、摄影测量学

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于稀疏性的光谱图像目标检测方法——从CASSI架构获取的压缩测量数据出发

    摘要： 高光谱成像需要处理大量多维光谱信息。高光谱图像的采集、处理和存储在计算和经济成本上都很高昂，且在大多数情况下是缓慢的过程。近年来，人们开发了光学架构，通过使用空间调制器编码的少量测量值来获取压缩形式的光谱信息。本文提出了一种处理方案，通过将传统检测算法适配到压缩采样模型中，使得此类压缩采样系统获取的测量值可用于目标光谱检测，并证明其性能与未采用压缩的检测过程相当。

    关键词： 高光谱成像、压缩感知、目标检测、稀疏模型

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 通过融合可见光与红外图像实现无人水面艇目标的有效检测

    摘要： 无人水面艇（USV）的研究进展对人类离岸作业具有重要意义。目标检测是USV应用的基础。海浪、蛙类和光照是通过可见光与红外图像实现精确目标检测的最重要影响因素。本文提出一种可见光/红外图像加权平均融合算法：首先要求可见光/红外设备采集目标周边信息并进行特征分析，完成去雾与降噪预处理以提升图像分割精度；其次分别对可见光与红外目标图像进行特征提取并完成目标识别；最后通过可见光与红外图像检测目标的加权平均实现图像融合，该融合采用匹配矩阵表征两幅图像的相似度，当两图像高度相似时采用像素加权方式进行融合，有效提升了检测精度。研究者在个人计算机上使用MATLAB 2015a进行了大量仿真，结果验证了目标检测与识别的成功率。

    关键词： 融合、多尺度分形、目标检测、可见光图像、红外图像

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 用于水下探测的水下广域分层光场

    摘要： 在水下光电探测中，被照明水域的光后向散射会降低图像质量。实际系统中我们往往需要同时实现高探测距离（DD）、大视场角（FOV）和大景深（DOF），但这些参数会因介质散射而相互制约。为消除这一限制，我们提出研究水下广域分层光场（UWLLF），通过光场的探测距离与分布特性对水下探测区域进行分层，从而最小化散射对目标探测的影响?；诟梅植愎獬。颐巧杓屏艘惶啄苁迪?0°视场角和7.9倍衰减长度（对应532nm波长1.43/m衰减系数）探测距离的水下光电探测系统。此外，通过光能的空间分离消除了近距盲区，获得了近乎完整的景深。这三项指标的同步提升显著增强了水下目标探测能力。

    关键词： 目标检测、水下技术、光场、光学成像、水下探测

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于马氏距离和光谱角差异的目标检测

    摘要： 本研究提出了两种基于差异的目标检测方法。与许多仅计算测试像素与目标光谱距离的目标检测器不同，所提方法同时计算测试像素与目标及背景光谱的距离，即利用目标与背景计算距离之间的差异。第一种方法采用马氏距离，充分利用了目标和背景统计信息中的有价值数据；第二种方法运用基于核的光谱角制图技术，结合光谱角与核技巧的优势实现目标与背景的分离（尤其适用于非线性情况）。在三个真实高光谱图像上的实验表明，相比多种目标检测器，所提方法具有更高的检测概率。

    关键词： 高光谱成像、马氏距离、目标检测、光谱角

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE 2018泛在定位、室内导航与基于位置服务国际会议(UPINLBS) - 中国武汉(2018.3.22-2018.3.23)] 2018泛在定位、室内导航与基于位置服务国际会议(UPINLBS) - 基于UWB非视距测距建模的目标检测分析

    摘要： 近年来，基于超宽带（UWB）系统的室内定位技术因其高精度和稳定性得到广泛应用。然而非视距（NLOS）传播仍是主要问题之一，会严重降低通信可靠性与定位精度。本文利用NLOS特性，重点研究由UWB设备非视距传播导致的测距目标检测方法。通过设计混凝土障碍物在两个测距节点间移动或穿越等实验场景，使用UWB设备开展实测?；谡媸凳夷诨肪呈笛槭?，展示了NLOS传播产生的测距结果，并结合障碍物运动分析了NLOS测距特征。实验表明：运动障碍物对UWB系统NLOS测距结果具有规律性影响?；诖?，本文提出了抑制UWB系统NLOS误差的策略与方法。

    关键词： 非视距、超宽带、目标检测、测距建模

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [2018年IEEE智能交通系统国际会议（ITSC） - 美国夏威夷州毛伊岛（2018.11.4-2018.11.7）] 2018年第21届智能交通系统国际会议（ITSC） - 一种用于海上环境目标检测的高效多传感器融合方法

    摘要： 由于算法运行于固有不确定且动态变化的环境中，加之物体的快速移动，稳健的实时目标检测与跟踪成为自主运输系统中的难题。因此，跟踪与检测算法必须协同工作，以实现被检测物体的平滑追踪，进而为导航系统所用。本文首先提出一种基于概率数据关联方法的高效多传感器融合方案，以获得精确的目标检测与跟踪结果。该方案融合了雷达、激光雷达、RGB摄像头和红外摄像头四大独立传感器的检测结果，基于融合检测数据生成目标区域提案，随后采用卷积神经网络（CNN）识别这些区域内的物体类别。该CNN通过不同渡轮驾驶场景的真实数据集训练而成?；谡媸凳菁母儆敕掷嗍笛榻峁砻鳎痉桨改茉诤Ｊ禄肪持刑峁┛煽康哪勘昙觳庥敕掷嘟峁?。

    关键词： 海洋环境、目标检测、卷积神经网络、区域提议、自主船舶、多传感器融合

    更新于2025-09-09 09:28:46