【摘 要】
：
红外热成像具有被动成像、不依赖可见光、可全天候工作等优点,因此,基于红外热图像的多目标检测系统,在军事及民用领域有着难以替代的作用,具有广泛的应用前景。本文基于深度学习,对红外多目标检测方法开展相关研究,主要研究内容如下:1.开展了对基于机器学习的红外多目标检测方法的研究。利用FLIR ADAS多目标红外数据集,对基于方向梯度直方图与支持向量机的红外目标检测方法进行了验证,实验证明,受人工设计特征
论文部分内容阅读
红外热成像具有被动成像、不依赖可见光、可全天候工作等优点,因此,基于红外热图像的多目标检测系统,在军事及民用领域有着难以替代的作用,具有广泛的应用前景。本文基于深度学习,对红外多目标检测方法开展相关研究,主要研究内容如下:1.开展了对基于机器学习的红外多目标检测方法的研究。利用FLIR ADAS多目标红外数据集,对基于方向梯度直方图与支持向量机的红外目标检测方法进行了验证,实验证明,受人工设计特征抽象表达能力以及滑动窗口机制的限制,该方法在多目标红外检测中,检测精度较低、检测速度较慢。2.针对人工设计特征表达能力不足等问题,将深度学习引入到红外多目标检测方法中,开展了对基于深度学习的红外多目标检测方法的研究。利用FLIR ADAS多目标红外数据集,对基于深度学习的红外多目标检测方法进行了验证,实验证明,相较于基于机器学习的红外多目标检测方法,基于深度学习的二阶检测模型Faster R-CNN与一阶检测模型SSD的检测精度更高,检测速度更快。同时,Faster R-CNN模型的检测精度较SSD模型高,SSD模型的检测速度较Faster R-CNN模型快。3.针对一阶模型检测精度低、二阶模型检测速度慢的问题,研究了一种利用了红外图像特点的伪二阶目标检测模型。利用FLIR ADAS多目标红外数据集,对改进的伪二阶红外多目标检测方法进行了验证,实验证明,伪二阶目标检测模型能够保留SSD模型检测速度较快的优点,同时获得超过Faster R-CNN模型的检测精度,并验证了在一阶模型基础上增加的锚框预回归模块、双流特征融合模块、自适应特征增强模块、焦点损失的有效性。
其他文献
蛋白质-DNA绑定位点是指能够与蛋白质发生相互作用的一段DNA序列,寻找蛋白质-DNA绑定位点可以帮助预测调控基因的功能,了解生物系统中的调节过程和识别致病变异体。更重要的是蛋白质-DNA绑定位点可以帮助设计能够促进或抑制目标基因表达的药物。因此,从DNA序列中精确地识别出蛋白质-DNA绑定位点是一项重要的任务。传统的基于生物实验来识别蛋白质-DNA绑定位点的方法存在成本高且耗时长的缺点。因此,设
本文以提高火箭飞行性能为研究目的,对火箭运动学模型、飞行参数优化方案与优化方法等方面进行研究。针对简单遗传算法容易收敛到局部极小问题,结合罚函数处理约束条件的方法,设计了改进的遗传算法,实现了最大射程和最小起飞质量约束条件下的火箭飞行参数优化设计,对火箭总体设计与制导方案的选择有着重要的指导意义。主要工作内容如下:1.建立了火箭三自由度运动学模型。分析了火箭飞行特点及运动规律,建立了火箭的三自由度
由于能源容量的限制,飞行机器人的任务生命周期短,作业形式单一,给予飞行器着陆栖息和爬行功能是解决此问题极为重要的方法之一。为了使飞行爬壁机器人能应用于外星探索或者混凝土、花岗岩等城市人造粗糙壁面,要求着陆栖息和爬行机构可适应多颗粒、多粉尘和粗糙的非结构化自然表面。然而,目前已有的真空、磁力和粘液等附着方式均无法适用于非结构化表面,爪刺附着方式也仅限于笨重的纯爬壁机器。研究爪刺式飞行爬壁机器人着陆栖
目前,心脏疾病是造成人类非自然死亡的主要原因之一。而针对心脏病理的研究与治疗往往需要依靠大量的心脏成像手段。作为一种常用的成像方式,核磁共振成像为心脏疾病的诊断和治疗提供了重要信息,很多临床参数需要通过分割MRI图像中的心室区域得到。临床上,分割通常由专家手动执行,不仅费时耗力,而且还存在很高的观察者间差异性。因此,开发快速、精准、可重复以及全自动的分割算法对心脏及其疾病的研究有着十分重要的意义。
随着互联网技术的发展,数据呈现出爆炸性的增长,这标志着我们进入了大数据时代。哈希学习算法能够将冗杂度高、数量级大、特征维度高的数据映射成紧凑的二进制哈希码。作为当前机器学习领域的一个研究热点,哈希学习在众多领域都得到了广泛应用。本文主要探讨哈希学习在图像内容完整性认证和运动捕捉数据检索方面的应用,主要研究内容及贡献如下:（1）全面综述了各类典型的哈希学习的研究现状、应用领域。（2）现有图像内容完整
随着互联网的发展与普及,网络生活已经被人们所习以为常,在线社交媒体构建了一个极好的平台,使得大众可以方便快捷的参与其中,分享自己的观点和看法。这些观点往往包含着大量带有感情色彩的信息,如消费者对产品和服务的评价,民众对于政府新政策制定的观点和看法等。因此利用情感分析技术对这些信息进行分析,对于产品的商业销售及大众的舆论导向分析等具有十分重要的价值和意义。传统的情感分析技术可分为基于词典的方法和基于
由于多智能体系统协同控制的广泛应用,如协同探索、环境监测和搜寻救援等,该课题引起了国内外学者的热切关注。作为其方向之一,越来越多的学者开始研究多智能体系统的编队控制问题。环形编队控制是一类典型的编队控制问题,环形编队的控制目标为所有智能体形成期望的圆环队形。目前关于环形编队控制的大多数研究都基于一个假设:每个智能体都能感知到邻居智能体精确的信息。而在实际应用中,由于传感噪声、通信噪声等噪声的存在,
光纤Bragg光栅（Fiber Bragg Grating,FBG）是最早发展起来的光纤光栅,并且拥有速度快、灵敏度高、抗电磁干扰、复用能力强等诸多优点,被广泛应用于各种强电磁干扰环境下的应变测试。基于FBG传感器设计了适用于快速响应的动态应变测试系统,可应用在电磁轨道炮发射时轨道的应变测量。通过总体结构设计、算法验证、硬件设计、软件调试及实验测试,完成了快速FBG应变测试系统的设计。将嵌入式技术
随着柔性可穿戴设备进入人们的视野,电子器件日趋小型化、柔性化、多样化。磁电异质结材料具有丰富的物理效应并且在多功能器件领域具有广阔的应用前景,成为近年来的研究热点。基于磁电异质结材料所制备的磁场传感器相比磁通门、霍尔探头、超导量子干涉仪等传统磁场传感器具有灵敏度高、体积小、功耗小、制备成本低等优点,但是如何制备出兼备柔韧性和高灵敏度的磁场传感器会成为新的重点和难点。本论文选择Metglas作为磁致
在航天、航空、机器人、车辆、兵器等工程领域,许多系统可看作柔性杆柔性铰机器人来研究。首先建立了考虑铰阻尼的柔性单杆单铰机器人模型,模型中柔性杆件的变形不仅考虑纵向拉伸变形和横向弯曲变形,还考虑了由柔性杆件横向变形引起的纵向耦合变形量。其中柔性铰考虑了阻尼和质量。采用假设模态法描述杆件的柔性变形,运用第二类拉格朗日方程推导出了考虑铰阻尼的柔性单杆单铰机器人高次刚柔耦合动力学方程。用得到的方程编写程序