本文關(guān)鍵詞：基于圖像結(jié)構(gòu)化特征的飛行器檢測算法研究　出處：《重慶大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,目標(biāo)行為分析在機(jī)器視覺、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)檢測是分析飛行器行為和飛行器狀態(tài)的重要基礎(chǔ),對于機(jī)場自動化管理、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,復(fù)雜背景下的飛行器目標(biāo)檢測存在背景復(fù)雜、外觀差異大、姿態(tài)多樣等難點(diǎn),現(xiàn)有的目標(biāo)檢測方法很難解決這些問題。本文針對復(fù)雜背景下飛行器目標(biāo)檢測研究的難點(diǎn)。從飛行器的成像特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)化特征出發(fā),提出了基于圖像結(jié)構(gòu)化特征的飛行器目標(biāo)檢測算法。完成的主要工作有:(1)針對飛行器目標(biāo)檢測中存在的飛行器型號種類多、外形差異大、姿態(tài)變化大的問題,分析了飛行器的動力學(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)對飛行器目標(biāo)檢測算法進(jìn)行研究的思路。(2)針對復(fù)雜背景中遮擋、圖像低對比度等原因造成目標(biāo)邊緣輪廓提取不完整的問題,提出了基于圖像角點(diǎn)的飛行器感興趣區(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景下均能有效地提取飛行器感興趣區(qū)域。(3)針對復(fù)雜背景中飛行器邊緣特征提取的困難,提出了利用HOG特征來提取飛行器結(jié)構(gòu)化邊緣特征的方法;針對HOG特征維數(shù)較高導(dǎo)致分類器訓(xùn)練和分類時間較長的缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于級聯(lián)Adaboost學(xué)習(xí)算法的HOG分類器訓(xùn)練方法,并訓(xùn)練出了飛行器目標(biāo)分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明訓(xùn)練出的分類器對不同場景下的飛行器目標(biāo)均取能較好的檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的算法在一定程度上克服了飛行器目標(biāo)檢測背景復(fù)雜、型號種類多、姿態(tài)變化大的困難,且與傳統(tǒng)的飛行器目標(biāo)檢測方法相比具有更高的檢測率和更低的誤檢率,為飛行器狀態(tài)和行為智能分析提供了有力的保障。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V355;TP391.41

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本文編號：1311444