低信噪比下基于YOLOv3的昆虫目标检测

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:c948221078
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
掌握昆虫迁飞规律对于农业防治和生态学研究具有重大意义,雷达正是检测昆虫迁飞最有效的手段.昆虫回波弱,传统的恒虚警检测(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法在低信噪比(Signal To Noise Ratio,SNR)时的检测性能下降;同时昆虫目标体积小、飞行速度慢,在距离维和多普勒维的扩展性弱,特征少,在一维距离像上或者距离多普勒域基于深度学习的识别算法效果不佳.针对上述问题,本文提出了基于YOLOv3 (You Only Look Once v3)网络的昆虫目标检测算法,通过短时傅里叶变换丰富目标的图像特征,利用图像特征对昆虫目标进行识别,提高了在低SNR下的检测率.进一步通过虚警-目标二元训练策略、目标检测置信度筛选策略降低了算法的虚警率.仿真和实测数据结果表明,所提算法在低SNR下的检测性能优于CA-CFAR算法,验证了算法的有效性.
其他文献
超稳光纤链路这个概念包含超稳频率光源和超稳频率传递的光纤链路.从当前看,如何利用已有庞大的公用电信网、专用网的光纤和光网络的资源,选择一个通用的光纤通路改造成超稳光纤链路来实现频率传递,取代基于卫星的频率传递,提高传输的频率精度,这是一个巨大的系统工程.本文对超稳频率光源和超稳频率传递的光纤链路的关键技术进行研究和讨论.
OPGW光缆生产中控制光缆余长是最重要的的工艺参数之一,其对光缆的传输及寿命起到决定性的作用.本文探讨了OPGW光缆的光纤余长控制,包括不锈钢光单元的制造工序和绞合成缆工序.探究生产过程中的光缆余长控制,对实际的生产及工艺调试具有较大意义,可供光缆设计和生产人员参考.
为提高最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法的方位分辨能力,本文将MVDR算法的输出功率谱重新建模为卷积的形式,并运用两种解卷积技术对MVDR的方位谱进行后处理.该算法将角度空间中心位置的单个声源的MVDR方位谱当作点扩散函数(Point Spreading Function,PSF),并运用Richardson-Lucy算法和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholdin
滑坡位移变化是危险性的直接表征,位移预测对防灾减灾至关重要.以八字门滑坡为例,基于十年监测数据和神经网络模型(LSTM、RNN)进行滑坡位移预测.用一次移动平均法将总位移分解为趋势项和周期项,趋势项采用三次多项式函数进行分段拟合预测,通过神经网络模型和建立周期项与特征因子的关系并进行预测.其中,周期项特征因子根据位移影响因素初步选取,再通过Pearson相关性分析剔除无关因子.将预测的趋势项、周期项相加即为总位移预测值,对预测值与真实值进行误差分析,绝对误差为10 mm (LSTM)、24 mm (RNN
针对机载雷达低空目标检测应用背景,本文建立低空入射角下FDA (Frequency diverse array)雷达目标探测中的修正型多径检测模型,提出基于FDA雷达的多径干扰抑制方法,并利用无训练数据广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)方法实现多径传播环境下的运动目标检测.仿真结果表明,FDA雷达频偏引起的距离-角度依赖性能够有效抑制低入射角下的多径反射回波,因而能够明显提升对低空目标的检测性能.
传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差.因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法.波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失.通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数据的多维结构,进一步改善DOA估计性能.由于所提方法能有效利用矩阵因子的范德蒙特结构,仅涉及矩阵运算无需优化处理,相对于传统的张量分解方法计算复杂度显著降低.同现有波束空间MIMO雷达DOA
外辐射源多通道前视双基地SAR作为一种新体制观测系统,具有构型设计灵活、前视成像幅宽大、目标区域信噪比高、隐蔽性强、成本低、部署便捷等显著优势.为了拓展外辐射源多通道前视双基地SAR的应用实践,本文设计了一种新型小型化外辐射源多通道前视双基地SAR接收机系统,可部署于地面和小型无人机上,并完成了原理样机的整机集成和调试,在实验室环境下输入频率步进的单频点信号进行测试,并进行了实测场景成像实验,验证了系统设计的正确性和实用性.
地基差分干涉雷达相位图中,往往含有大量相位噪声,严重影响相位解缠和形变测量结果.有鉴于此,本文提出一种改进的自适应非局部均值(Non-Local Means)组合滤波算法.该算法首先利用相干系数构造出可自适应的平滑参数模型,有效改善了Non-Local Means算法在滤波参数选择上的固定性.其次,利用维纳滤波可对空变噪声进行有效滤除的优点,本文将自适应Non-Local Means算法与维纳滤波进行有效结合,更好的保持了相位连续性,改善了图像边缘模糊度.实测数据表明,相比于自适应中值滤波算法、Golds
地球同步轨道星机双基地合成孔径雷达(GEO SA-BSAR)系统是以GEO SAR发射,飞机装载多通道系统接收信号的双基地SAR系统,其可充分利用GEO平台提供的长时间稳定的波束覆盖特性,为运动目标的检测和监视提供了便利.但是,GEO SA-BSAR系统由于收发分离,不得不面临发射端和接收端的频率源差异导致的时间同步误差的问题,影响到动目标检测的性能.为了研究GEO SA-BSAR系统的时间同步误差对动目标检测性能的影响,本文对GEO SA-BSAR系统在时间同步误差影响下的多通道运动目标信号建模,并推导
圆周扫描地基合成孔径雷达(GBCSAR)具备大视场、高分辨率等优势,且具备三维分辨能力,在复杂场景形变监测领域具有重要意义.但在大场景下目标点数量庞大,常规的三维成像方法耗时很长,难以满足实时连续监测的需求.因此本文提出一种针对GBCSAR的地形表面成像方法.在场景形变监测时,地形表面形变往往可以反映场景形变趋势,针对这一特性,本文方法将借助地形表面实现成像.利用地形表面提取得到的有效点曲面代替场景的三维空间目标点,实现了降维成像,提高了成像效率.本文首先给出了GBCSAR的几何模型以及信号模型.然后论述