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公开(公告)号:CN116403100A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310387225.6
申请日:2023-04-12
Applicant: 西北工业大学 , 西安天和海防智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于矩阵分解的声呐图像小目标检测方法。本发明采用的检测方法为步骤1)对声呐图像去均值进行标准化,凸显目标的个体差异;步骤2)将声呐图像目标特征提取和噪声移除等问题表征为矩阵分解问题,构建矩阵分解模型,将声呐图像分解为低秩背景部分、稀疏目标部分与噪声部分之和,采用快速近端梯度方法优化求解目标函数,分别得到低秩矩阵、稀疏矩阵及噪声矩阵,其中,稀疏矩阵为目标,低秩矩阵为背景,噪声矩阵为噪声;步骤3)利用形态学运算滤除噪声,细化目标边缘。本发明算法无需依赖于大样本数据,且能够有效降低噪声干扰。
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公开(公告)号:CN114743124B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202210099550.8
申请日:2022-01-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种弹载平台实时目标跟踪方法,属于图像处理领域,包括:步骤1、目标跟踪器根据第一帧的目标位置,提取当前图像帧的搜索区域;步骤2、再对第一帧提取的搜索区域进行特征提取,使用样本及特征训练分类器,并生成初始的位置滤波器;步骤3、在后续图像帧中,目标跟踪器根据前一帧的目标位置,进行区域循环采样获得正负样本,提取样本特征以更新滤波器参数;步骤4、将滤波器和新输入的图像帧进行相关性计算,响应最大值的区域即为目标位置。该方法采用以跟踪为主、检测为辅的方法将改进相关滤波算法和上述改进单阶段检测算法进行融合得到一个优良的长时跟踪系统,大幅提升算法表现力。
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公开(公告)号:CN114743124A
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202210099550.8
申请日:2022-01-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种弹载平台实时目标跟踪方法,属于图像处理领域,包括:步骤1、目标跟踪器根据第一帧的目标位置,提取当前图像帧的搜索区域;步骤2、再对第一帧提取的搜索区域进行特征提取,使用样本及特征训练分类器,并生成初始的位置滤波器;步骤3、在后续图像帧中,目标跟踪器根据前一帧的目标位置,进行区域循环采样获得正负样本,提取样本特征以更新滤波器参数;步骤4、将滤波器和新输入的图像帧进行相关性计算,响应最大值的区域即为目标位置。该方法采用以跟踪为主、检测为辅的方法将改进相关滤波算法和上述改进单阶段检测算法进行融合得到一个优良的长时跟踪系统,大幅提升算法表现力。
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公开(公告)号:CN112304544A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202011123999.0
申请日:2020-10-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水下高速相机的深海结构振动测试的方法,涉及水下成像及结构动力学测试技术领域。本发明包括高速相机的深水密封舱主体安装、散热支撑座安装、补光系统集成底座安装和密封舱内部异常检测,高速相机的深水密封舱主体安装包括以下步骤:深水密封舱主体包括:密封舱段、前舱和后舱,安装前舱组件和后舱组件时需要清洁胶圈槽区域,不得有颗粒等异物。本发明通过针对高速相机的深水密封舱结构,将高速相机的散热问题通过散热座结构,经散热片导向至密封舱段,实现高速相机的工作时的冷却降温。并通过密封舱内的温度、湿度及气压监测,保证高速相机可长时间的进行水下结构的振动测试。
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