【摘 要】
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对地探测系统中空间运动目标的研究,在天基预警、地质灾害防治、海上搜救等领域具有重要的应用价值。受成像距离和强杂波干扰等因素限制,红外图像中出现高辐射的虚警源,其数量多、分布广;同时目标缺乏纹理特征和颜色信息,只利用图像信息对目标类型进行分析极具挑战。而目标在发生各级点火、分离、爆燃等过程时产生的连续变化的红外辐亮度信号就成了分析运动目标的重要信息。本文针对强杂波环境下的红外目标检测,目标航迹关键点
【基金项目】
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十三五预研项目,“***成像仿真与检测技术”; 国家自然科学基金面上项目（61571096）“结合背景特性与目标正演的稀疏动态反演空间红外弱小目标检测方法”
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对地探测系统中空间运动目标的研究,在天基预警、地质灾害防治、海上搜救等领域具有重要的应用价值。受成像距离和强杂波干扰等因素限制,红外图像中出现高辐射的虚警源,其数量多、分布广;同时目标缺乏纹理特征和颜色信息,只利用图像信息对目标类型进行分析极具挑战。而目标在发生各级点火、分离、爆燃等过程时产生的连续变化的红外辐亮度信号就成了分析运动目标的重要信息。本文针对强杂波环境下的红外目标检测,目标航迹关键点的检测及目标型号的分类识别进行了算法设计,主要研究内容如下:1.研究了红外目标检测与航迹关键点识别分类的相关理论,包括矩阵优化及红外运动目标检测、基于循环神经网络的目标航迹关键点判别以及基于机器学习的信号检测分类理论。2.构建了基于张量上限核范数（TCNN）约束的不重叠块时空张量模型（NPSTT）,并提出一种强杂波环境下基于TCNN-NPSTT的红外图像序列小目标检测方法。该算法充分利用图像的空时上下文信息,建立了NPSTT模型;为了更准确地近似张量秩,引入TCNN。把目标与背景的分离问题转化为非凸优化问题,并使用交替方向乘子法求解模型。通过大量实验,证明了该算法具有较强的目标增强、背景抑制能力,且场景鲁棒性较好。3.提出了一种基于辐亮度的目标航迹关键点检测算法,构建了结合自注意力机制（self-attention）的双向长短期记忆（Bi-LSTM）多类型关键点检测网络。利用self-attention获取信号的特征信息,再结合原始信号的时序信息,共同作为BiLSTM的输入;最后通过分阶段解码和关键点位置矫正得到最后的检测结果。实验表明该算法可以同时检测多种类型关键点,具有较好的泛化性。4.提出了一种基于航迹关键点多特征融合的目标判别算法。获取关键点位置后,对关键点及其邻域进行特征建模,提取了统计特征、时域特征、频域特征及分形特征;为了得到更准确地表征目标特性,使用岭回归进行多特征融合,然后使用集成支持向量机进行分类。在仿真数据集上该算法的精确率、召回率和F1分数分别为0.980、0.976和0.978。
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