本文選題：機(jī)載雷達(dá)　切入點(diǎn)：塔機(jī)目標(biāo)　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年12期

【摘要】：機(jī)載視覺雷達(dá)對目標(biāo)準(zhǔn)確標(biāo)識別,關(guān)系到航空領(lǐng)域的安全。機(jī)載視覺雷達(dá)的目標(biāo)識別多是高空作業(yè),識別的目標(biāo)圖像信息易受到飛機(jī)傾斜角度、高空外部噪聲干擾、機(jī)身異常抖動、被測物體的抖動和采樣速度過低等因素的干擾,使得識別目標(biāo)區(qū)域模糊,可識別特征發(fā)生嚴(yán)重衰減。傳統(tǒng)機(jī)載視覺雷達(dá)的目標(biāo)識別方法中,在運(yùn)動狀態(tài)下對高空目標(biāo)的圖像衰減特征分割一直很困難,分割過程會出現(xiàn)過分割和欠分割的問題,導(dǎo)致目標(biāo)識別結(jié)果不理想。提出采用機(jī)載視覺雷達(dá)傾斜狀態(tài)下的目標(biāo)識別方法,得到圖像中對地目標(biāo)的運(yùn)行速度,通過雷達(dá)視場距離的標(biāo)定成像幾何原理,將地面目標(biāo)三維場景投射到二維象平面中,并采用數(shù)據(jù)鏈驅(qū)動無縫集成模式來運(yùn)算識別地面目標(biāo)的實(shí)際數(shù)量,獲取準(zhǔn)確的塔機(jī)目標(biāo)識別檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明,所提機(jī)載視覺雷達(dá)傾斜狀態(tài)下的目標(biāo)識別模型獲取的地面目標(biāo)識別更加準(zhǔn)確,并且具有較高的檢測效率和精度。
[Abstract]:The accurate identification of target by airborne visual radar is related to the safety of aeronautical field.The target recognition of airborne visual radar is mostly aerial operation, and the target image information is easily disturbed by the factors such as aircraft tilt angle, high altitude external noise interference, fuselage abnormal jitter, jitter of measured object and low sampling speed, etc.It makes the target area fuzzy and the recognition feature attenuate seriously.In the traditional target recognition method of airborne vision radar, it is always difficult to segment the image attenuation feature of high-altitude target in moving state. The segmentation process will appear the problem of over-segmentation and under-segmentation, which leads to the unsatisfactory result of target recognition.In this paper, a method of target recognition in the tilt state of airborne visual radar is proposed to get the moving speed of the ground target in the image. The 3D scene of the ground target is projected into the two-dimensional image plane by the geometric principle of the calibration imaging of the radar field of view.The data link driven seamless integration mode is used to calculate the actual number of ground targets and obtain accurate detection results of tower crane targets.The experimental results show that the target recognition model obtained by the proposed airborne visual radar is more accurate and has higher detection efficiency and accuracy.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院;華東交通大學(xué)江西省先進(jìn)控制與優(yōu)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江西省科技計(jì)劃項(xiàng)目(20122BBE500048) 國家自然科學(xué)基金(51174091,61164013) 江西省科技落地計(jì)劃項(xiàng)目(贛財(cái)教[2011]243號) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20114BAB211017) 教育部人文社科基金項(xiàng)目(12YJCZH099)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 陳衛(wèi)東;趙慶展;;P2P環(huán)境下不信任節(jié)點(diǎn)分層免疫模型仿真分析[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年03期

2 魏武,張起森,王明俊,黃中祥;基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的交通參數(shù)檢測[J];信息與控制;2001年03期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳永云,劉愛倫,俞金壽;非線性時(shí)滯不確定系統(tǒng)傳感器魯棒故障診斷[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2003年02期

2 盧湖川,朱礦軍;基于視頻的交通流參數(shù)檢測[J];城市交通;2005年02期

3 楊小波;石紅瑞;;非線性攝動時(shí)滯系統(tǒng)故障診斷[J];東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年04期

4 高超;高淵;;一種新型電子警察的設(shè)計(jì)[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年S2期

5 孫利虎;熊林;范志強(qiáng);黃懿;高紫楓;;基于運(yùn)動矢量場時(shí)空濾波的車輛檢測算法[J];電腦知識與技術(shù);2012年15期

6 張霖;韓寶明;李得偉;;基于圖像技術(shù)的城市軌道交通大客流辨識[J];都市快軌交通;2012年01期

7 曹江中;戴青云;譚志標(biāo);邸磊;;基于視頻檢測的高速公路交通信息采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2007年06期

8 吳海翔;高朝暉;;高速公路聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車牌識別技術(shù)應(yīng)用[J];公路交通科技;2006年09期

9 佟守愚;程三偉;李江;;高速公路車輛超速檢測算法影響因素分析與對策研究[J];公路交通科技;2006年10期

10 占建云;張毅;王長君;姚丹亞;陸磊;;基于HALCON的視頻交通參數(shù)檢測方法[J];公路交通科技;2008年09期

相關(guān)會議論文 前5條

1 李熙瑩;唐佳林;羅東華;佘永業(yè);;基于視頻圖像處理的交通流檢測方法綜述[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

2 蔣大林;馬軍強(qiáng);;基于視頻的車輛檢測與跟蹤方法綜述[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集（2）[C];2008年

3 楊華;鄒月嫻;劉志剛;時(shí)廣軼;關(guān)佩;王一言;;基于視頻的復(fù)雜交通場景車輛跟蹤技術(shù)研究[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集（1）[C];2008年

4 蔣大林;芮瑞;;車位檢測器及其發(fā)展研究[A];全國第二屆信號處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議�？痆C];2008年

5 趙崇波;;基于視頻虛擬分區(qū)的車輛信息采集方法研究[A];公交優(yōu)先與緩堵對策——中國城市交通規(guī)劃2012年年會暨第26次學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

1 張登峰;動態(tài)系統(tǒng)的故障檢測與診斷研究[D];南京理工大學(xué);2003年

2 彭濤;基于傳感器最優(yōu)配置的故障檢測方法研究[D];中南大學(xué);2005年

3 劉光耀;基于模型的交通流信息檢測系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2005年

4 佟守愚;基于視頻技術(shù)的交通違章檢測與識別理論及方法研究[D];吉林大學(xué);2006年

5 錢瑋;小波理論在圖像技術(shù)中的應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

6 顏秉勇;非線性系統(tǒng)故障診斷若干方法及其應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2010年

7 吳法;圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)在未系安全帶駕車檢測中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張亞軍;有限狀態(tài)設(shè)備的移動監(jiān)視與識別方法的研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

2 黃旭;交通視頻中的車輛檢測與跟蹤技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

3 張曉晶;基于視頻的車輛檢測及車牌識別系統(tǒng)的研究[D];太原理工大學(xué);2011年

4 張霖;北京城市軌道交通大客流辨識與安全狀態(tài)評估技術(shù)及系統(tǒng)[D];北京交通大學(xué);2011年

5 楊聰俐;基于視頻流的車輛檢測和跟蹤算法的研究[D];吉林大學(xué);2011年

6 徐步玉;基于馬爾可夫隨機(jī)場的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年

7 楊會鋒;基于視頻的運(yùn)動汽車檢測技術(shù)研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

8 李娜;基于視頻的交通信息采集系統(tǒng)的研究[D];中南大學(xué);2010年

9 梁成;基于視頻的行人檢測技術(shù)研究[D];長安大學(xué);2011年

10 張克偉;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車流量檢測技術(shù)研究[D];長安大學(xué);2011年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 張錦明;洪剛;文銳;王學(xué)濤;;Dijkstra最短路徑算法優(yōu)化策略[J];測繪科學(xué);2009年05期

2 劉天時(shí),趙嵩正;一種分層式2PC協(xié)議通信算法研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年06期

3 魏星;;一種基于推薦的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年12期

4 陳娟;劉繼承;孔維華;;P2P網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架下路徑查找的優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2008年10期

5 王峰;游志勝;曼麗春;高燕;湯麗萍;;Dijkstra及基于Dijkstra的前N條最短路徑算法在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2006年09期

6 章永龍;;Dijkstra最短路徑算法優(yōu)化[J];南昌工程學(xué)院學(xué)報(bào);2006年03期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 謝松云,張建,董大群;基于灰色模型的艦船聲信號目標(biāo)識別[J];信號處理;2002年05期

2 趙永強(qiáng),張洪才,潘泉;基于粗集的目標(biāo)識別[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2003年S1期

3 馮杰,蓋強(qiáng),古軍峰;模糊聚類分析方法在海上目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2004年S1期

4 李彥鵬,黎湘,莊釗文,梁甸農(nóng);應(yīng)用多級模糊綜合評判的目標(biāo)識別效果評估[J];信號處理;2005年05期

5 周樂儒;王寶樹;;數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中并行目標(biāo)識別的研究與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年05期

6 王娜;陳克安;;基于特性響度的心理聲學(xué)特征在車輛目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J];電聲技術(shù);2006年06期

7 陸強(qiáng)強(qiáng);章新華;;綜合目標(biāo)識別的輸入信息源研究[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2006年05期

8 魏麗;吳中福;李云;古毅;;感知?dú)w類在目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年05期

9 綦輝;;面向目標(biāo)識別的水下多傳感器信息融合技術(shù)比較研究[J];艦船科學(xué)技術(shù);2009年01期

10 程蕾;吳秀清;;局部特征幾何結(jié)構(gòu)用于目標(biāo)識別[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年26期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王宇;鐘秋海;;用統(tǒng)計(jì)模式識別方法建立海上目標(biāo)識別的數(shù)學(xué)模型[A];1995中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1995年

2 鄭援;胡成軍;;基于數(shù)據(jù)融合的魚雷目標(biāo)識別[A];第十四屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年

3 李夕海;趙克;慕曉冬;劉代志;;目標(biāo)識別中的特征相空間吸引子分析[A];第十屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

4 馮杰;蓋強(qiáng);古軍峰;;模糊聚類分析方法在海上目標(biāo)識別中的應(yīng)用[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

5 趙克;劉代志;慕曉東;蘇娟;;目標(biāo)識別的特征量約束[A];第九屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-99）論文集[C];1999年

6 李正東;陳興無;宋琛;何武良;;多傳感器的目標(biāo)識別[A];中國工程物理研究院科技年報(bào)（1999）[C];1999年

7 郭相科;劉進(jìn)忙;曹學(xué)斌;張玉鵬;;子類獨(dú)立分量分析在聲目標(biāo)識別中的應(yīng)用[A];中國聲學(xué)學(xué)會2007年青年學(xué)術(shù)會議論文集（上）[C];2007年

8 張翠;高廣春;趙勝穎;;基于時(shí)間融合算法的近程目標(biāo)識別[A];2011下一代自動測試系統(tǒng)學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2011年

9 俞鴻波;趙榮椿;;三維空間目標(biāo)識別概述[A];信號與信息處理技術(shù)——第一屆信號與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

10 曹健;陳紅倩;毛典輝;李海生;蔡強(qiáng);;基于局部特征的圖像目標(biāo)識別問題綜述[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第五分冊）[C];2013年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 莫衍崴 特約記者劉謙;上士白光斌:電話傳音排故障[N];戰(zhàn)士報(bào);2012年

2 陳德潮邋本報(bào)特約通訊員 曹金平 劉劍;為潛艇鑄“魂”[N];解放軍報(bào);2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 舒銳;衛(wèi)星目標(biāo)識別與特征參數(shù)提取方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

2 張池平;多傳感器信息融合方法及其在空間目標(biāo)識別中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

3 李彥鵬;自動目標(biāo)識別效果評估[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

4 賈宇平;基于信任函數(shù)理論的融合目標(biāo)識別研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

5 張祥合;復(fù)雜場景中目標(biāo)識別與分類的仿生原理和方法[D];吉林大學(xué);2012年

6 謝妤嬋;視覺目標(biāo)識別與三維定位關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];天津大學(xué);2009年

7 黃雙萍;通用視覺目標(biāo)識別的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2011年

8 楊國;3mm波段主被動復(fù)合探測技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2006年

9 鄒健;統(tǒng)計(jì)流形框架下視覺特征的嵌入與目標(biāo)識別[D];南京理工大學(xué);2012年

10 邢卓異;基于圖像的目標(biāo)識別與跟蹤方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張建;灰建模理論及其在目標(biāo)識別中的應(yīng)用[D];西北工業(yè)大學(xué);2002年

2 周芳芳;數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘理論在目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[D];東南大學(xué);2004年

3 李祥茹;基于視頻監(jiān)控的特定目標(biāo)識別研究[D];南京郵電大學(xué);2012年

4 許維星;復(fù)雜背景下的目標(biāo)識別及高精度定位技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所);2011年

5 楊紅麗;目標(biāo)識別與跟蹤在激光主動偵查中的研究[D];電子科技大學(xué);2009年

6 來磊;基于室內(nèi)的人體目標(biāo)識別與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東華大學(xué);2010年

7 李旭軍;多傳感器數(shù)據(jù)融合及其在潛艇目標(biāo)識別中的應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2006年

8 王德生;機(jī)場目標(biāo)識別、快速算法、快速實(shí)現(xiàn)及仿真[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

9 孫越;水下柱狀目標(biāo)識別與視覺硬件系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

10 田娜;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)識別分類研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2004年

，

本文編號：1701384