关键词： 目标跟踪   MeanShift算法   CamShift算法   Kalman滤波  

摘要： 目标跟踪是机器视觉领域的一项重要技术。传统的CamShift目标跟踪算法具有时间复杂度低、运算速度快的优点,在简单背景下具有良好的跟踪效果。但当跟踪目标处于部分遮挡的复杂情况下时,容易出现目标丢失的情况,从而影响后续的跟踪。Kalman滤波算法在目标跟踪任务中,能够有效地预测跟踪目标下一时刻可能出现的位置,且算法简单方便。现将CamShift算法与Kalman滤波算法相结合来优化传统的CamShift算法,实验结果表明:优化后的算法不但保留了传统CamShift算法的优点,而且在一定程度上可以预测跟踪目标的行动轨迹,更好地实现目标跟踪任务,解决了传统CamShift算法在目标被部分遮挡的情况下容易出现的目标丢失的情况;同时,运算结果准确,基本没有预测误差。

关键词： 目标检测   SPSF算法   KTR算法   Radon变换  

摘要： 针对基于SPSF算法的Clean算法难以获得所需强目标运动精确参数,易造成信号能量损失的问题,提出一种基于改进SPSF算法的长时间脉间积累算法即KTR-ISPSF算法。首先采用KTR算法得到动目标的粗略参数,然后构建运动目标匹配模型,设置搜索区间,在区间范围内精确搜索强目标参数,根据搜索结果构建匹配项对消强目标,实现弱散射目标脉间能量的相参积累,最后通过仿真验证了算法的有效性。

关键词： 实训教学   物料分拣   多学科交叉   卷积神经网络   图像处理   可编程逻辑控制器  

摘要： 针对工程训练实训教学装置功能单一、缺乏多学科交叉与整合能力等问题,以多种特征的物料识别与分拣为应用背景,在综合应用PLC控制技术、传感器技术、气动控制与机电传动控制技术的基础上,结合数字图像处理与卷积神经网络技术,基于树莓派与Jetson嵌入式计算平台,自主研制了一种物料特征识别与分拣综合实训教学装置。与现有同类实训装置相比,该自制实训装置具有体积小,功能多和成本低的优势。实践教学表明,将传统PLC控制与人工智能技术元素有机结合,以及将课内教学延伸至创客活动和学生第二课堂,能有效提升学生的工程认知水平和工程实践能力,体现多学科交叉、多技术融合的高等工程教育特征。

关键词： 无人机检测   小目标检测   多光谱交互注意力融合   多尺度  

摘要： 针对无人机检测中存在的目标较小、受背景环境影响大、以及多光谱特征难以深度融合等问题,本文提出了针对无人机小目标检测的多尺度多光谱交互注意力融合目标检测模型.首先,将骨干网络设计为双流网络,分别提取不同尺度红外和可见光特征,并增加小目标检测层和BiFPN级联操作,提升对无人机小目标特征的提取能力.其次,创新性的设计了多光谱交互注意力融合模块,在该融合模块的指导下,网络可以在不同尺度融合红外和可见光模态的信息,使红外和可见光的特征进行深度聚合,发挥各自模态的优势,指导开展无人机小目标检测.实验结果表明,与最先进的多光谱目标检测模型相比,本文提出的模型在FLIR、LLVIP两个公开的多光谱目标检测数据集上都达到了优越的性能,在构建的多光谱无人机数据集上,本文提出的模型有效提升了无人机的检测精度和鲁棒性.

关键词： 图像处理   Open   Adobe   扩建计划   逼真效果   工作室   视频   重灾区  

摘要： 2月16日,OpenAI发布Sora生成的视频,逼真效果惊艳全球。马斯克评论称,“人类愿赌服输”(Gg humans)。好莱坞导演泰勒·派瑞(Tyler Perry)在看完Sora制作的视频后,直接搁置了自己8亿美元工作室扩建计划;Sora推出当天,美国主营图像处理、视频制作软件的Adobe成为“收割重灾区”.

关键词： 雷达   图像处理   目标识别  

摘要： 本文讨论了雷达信号目标识别中的图像处理技术方法的应用。与其他方法相比,图像处理技术能够更好地处理雷达信号,提高目标识别的准确性和稳定性。通过图像处理技术,可以更好地利用图像的空间特征和纹理信息,对雷达信号进行二维图像化处理,凸显目标特征,降低杂波干扰。综合应用图像处理和跟踪方法,可以实现对雷达信号目标的自动识别与分类。

关键词： 正交频分复用调制雷达   跨距离单元走动   高速微弱目标   Prewitt算子   Radon变换   多目标检测  

摘要： 正交频分复用(OFDM)调制雷达中跨距离单元走动问题降低了高速微弱目标检测性能,为此,提出一种基于Prewitt算子和Radon变换的OFDM雷达高速微弱目标检测算法。首先分析了多脉冲积累出现的跨距离单元走动以及Radon变换受噪声干扰问题,然后采用Prewitt算子卷积运算抑制噪声并保留回波能量,采用Radon变换沿距离单元走动斜线进行能量积累。理论分析和仿真结果表明,该算法具有比Hough变换和动目标检测(MTD)更优的低信噪比背景下的高速微弱目标检测性能,并能有效实现多目标检测。

关键词： 创新创业   图像处理   教学改革  

摘要： 图像处理课程是电子信息类专业的一门重要专业课程,其基础理论与数学、信号系统等基础理论关系紧密。随着科技的不断发展,图像处理技术发展迅速,图像处理课程改革迫在眉睫。本文对当前国内高校图像处理课程教学现状进行分析,提出相应的改革方案,以提高图像处理课程的教学质量,使学生能够更好地适应人工智能时代信息技术行业的应用需求。

关键词： 异物目标检测   煤矿输送带异物目标检测方法   改进YOLOv8   轻量化网络   注意力机制   平均检测精度   帧率  

摘要： 现有煤矿输送带异物目标检测方法所提出的网络结构复杂,而且选煤厂入煤工段和矿井运输工段的输送带光照强度低,存在粉尘等微小颗粒物的干扰,检测精度和检测效率均难以满足实际工况要求。为解决上述问题,文章构建了融合轻量化网络的改进YOLOv8检测算法——YOLOv8-MobileNetV1。该模型以YOLOv8为基础,将传统的C2F卷积层替换为轻量化网络MobileNetV1来减少模型的参数量;将传统的空间金字塔池化层修改为大核金字塔池化层,以进一步提升模型的性能和泛化能力;同时融合CVH注意力机制模块来提高网络深层次信息的提取能力,从而提高煤矿输送带运输过程中的异物识别精度和检测效率。为验证该模型的有效性,自行构建了选煤厂和矿井输送带运输过程中常见异物(大块和锚杆)的数据集,并按照8∶1∶1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集,从检测精度和检测效率两方面进行评价。实验结果表明:YOLOv8-MobileNetV1算法的大块和锚杆的目标检测精度为81.30%和89.46%,平均检测精度达到了85.38%,帧率为83.5 fps。相较于传统的目标检测算法,YOLOv8-MobileNetV1算法提高了煤矿输送带异物目标检测精度和检测效率,满足了实际工况所需的准确性和时效性,为煤矿安全生产做出了保障。

关键词： 束流剖面测量   简化FMM算法   荧光靶   标定线填充   图像处理  

摘要： 加速器中利用荧光靶系统测量束流横向剖面,为进一步提高系统测量的准确度,本工作提出了一种利用简化快速行进算法(Fast Matching Method,FMM)填充荧光靶标定线的方法,使填充后的荧光靶图像更真实地反映束流剖面信息。首先利用Matlab生成模拟荧光靶图像,对比分析了算法处理前后的模拟图像束流剖面参数。仿真结果表明,经过处理后的模拟图像,其结构相似性(Structural Similarity Index Measure,SSIM)更接近1,均方误差(Mean Square Error,MSE)更小。最后,利用医用重离子加速器(Heavy Ion Medical Machine,HIMM)现场采集的荧光靶图像进行验证。结果表明,HIMM现场采集的图像经处理后,剖面测量结果接近评估值。本研究结果为后续束流横向剖面参数算法在可编程逻辑阵列上进行算法加速提供了依据。