导读:本文包含了点目标检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,卷积,神经网络,序列,轨迹,暗弱,声速。
点目标检测论文文献综述
牛文龙,吴勇,杨震,郑伟,刘波[1]（2019）在《基于高时相探测的运动点目标检测方法》一文中研究指出针对可见光探测中低信噪比运动点目标检测问题,提出一种基于高时相探测的运动点目标检测方法,构建了基于双谱分析的目标检测器来提取像元时域特征,对背景像元与目标像元进行区分.仿真分析与实验结果均表明,所提出的方法能够对低信噪比运动点目标进行有效检测,在一定帧频范围内,目标检测能力与采样帧频正相关.相比常用的运动点目标检测方法,本文方法具有更高的检测效能.(本文来源于《空间科学学报》期刊2019年04期）
唐宏晨,徐鹏,阮宁娟,邱民朴[2]（2018）在《高超声速运动点目标检测》一文中研究指出为了降低红外运动点目标检测的漏检率与虚警率,文章以"猎鹰2号"为例,从天基红外遥感图像生成的角度出发,计算了高超声速飞行器多种工况的辐射特性,提出了一种基于目标速度与辐射特性的红外运动点目标检测方法。该方法将高超声速目标的速度与遥感图像的灰度关联,以目标的飞行速度作为单帧图像灰度阈值分割的条件,实现阈值分割与速度滤波并行,并进行多帧图像疑似目标二次速度匹配滤波,实现目标检测。仿真结果表明:文章提出的点目标检测方法对于高超声速目标检测效果优良,检测率为94.4%,虚警率为5.86×10-5%。在具备目标表面平均温度与速度对应关系的情况下,该方法可应用于多种不同红外运动点目标的检测。(本文来源于《航天返回与遥感》期刊2018年06期）
牛文龙[3]（2018）在《基于高时相探测的运动点目标检测方法研究》一文中研究指出运动目标检测在遥感领域有重要的应用,目标类型逐渐向小型化、高速化方向发展,它们具有速度快、尺寸小的特点,给运动目标检测带来了巨大困难。在天基可见光遥感中,高速飞行的小目标在图像中是亚像元的,图像信噪比极低,目标在空域上几乎完全被噪声湮没;同时,对于高速飞行的目标,目标在单个像元内停留时间极短,普通帧频相机很难对其成像检测。因此,无法利用单帧图像或者普通帧频的连续多帧图像对低信噪比的高速运动点目标进行有效检测。针对以上难点,本文提出了通过高时相探测对低信噪比的运动点目标进行检测的解决思路,主要研究高时相探测下的运动点目标检测方法。我国遥感技术经过多年的发展,各种载荷朝着高空间、高光谱、高时相、高辐射分辨率方向发展。高时相,主要是指高时间分辨率。基于高时相探测的运动点目标检测是指在极短时间内通过高帧频相机获得大量的连续帧图像对高速运动点目标进行检测,其核心思想在于将时域信息作为主要研究对象,对于每一个像元,在极短时间内会获得大量的时序采样,其灰度值在时序上形成一个时间序列,当有运动目标经过该像元时会产生一个瞬态波动,而背景在极短时间内保持恒定不变,因此,本文将传统的空域或者时空域运动点目标检测问题转化为在一维噪声中对未知尺度、未知到达时间的瞬态信号检测问题。本文的主要内容包括以下几个方面。本文首先对基于时域分析的运动点目标检测所用到的基础理论进行了介绍:在总结现有目标检测框架的基础上,提出了基于高时相探测的运动点目标检测的基本概念和核心思想;然后对时间序列分析和点目标信噪比的基础理论和公式进行了分析;最后利用实际实验验证了基于时域信息进行运动点目标检测的可行性。针对可见光探测中低信噪比高速运动点目标检测难题,构建了一种基于高时相探测的运动点目标检测框架。该框架与一般的目标检测框架最大的不同是将基于空域信息的运动点目标检测转化到基于时域信息的运动点目标检测,不需要红外探测中的暗背景亮目标作为前提,充分挖掘运动点目标经过像元时所引起的时域变化特征,从时域信息的角度对高时相探测下的运动点目标检测能力进行了分析,从而奠定了基于高时相探测对运动点目标进行检测的研究基础。为了对该框架中背景和目标的时域特征进行描述,建立了运动点目标的时域数学模型、背景的时域统计方法和目标检测器模型,将基于高时相探测的运动点目标检测的关键问题归纳为一维微弱瞬态信号检测问题。理论分析和实验结果表明,目标的检测能力与帧频成正相关。针对稳定背景下高斯噪声中的运动点目标检测问题,提出了一种基于时域高阶谱分析的运动点目标检测方法。该方法建立在基于高时相探测的运动点目标检测框架下,构建了一种基于双谱分析的目标检测器,对信号的双谱域分布特征进行分析,目标检测器定义为基于双谱均值和标准差的多变量测试问题,根据不含有目标的背景噪声统计信息估计目标检测器的关键参数,能够对高斯噪声中微弱瞬态信号进行有效检测。利用该检测方法对帧频、信噪比等关键参数进行了仿真实验和实际实验分析,实验结果表明,目标检测器的检测能力与帧频成正相关,通过提升帧频可以提升目标的检测率并降低虚警率。对于实验中所采用的高速相机,在帧频为2000帧每秒时,基于高阶谱分析的目标检测器可以对低信噪比的运动点目标进行有效检测。对比现有的基于空域和时空域的运动点目标检测方法,所提出的方法具有更高的检测效能。针对基于高时相探测的运动点目标检测框架下的一维微弱瞬态信号检测问题,提出了一种基于时域相关分析的微弱瞬态信号检测方法。根据时序上噪声的弱相关性和目标的强相关性构建了一种基于核函数的瞬态信号检测器,设计了叁个约束条件来构造核函数,将时序信号的相关性映射到高维特征空间中进行计算,使得在特征空间中目标和噪声具有更好的区分性。通过与现有的微弱瞬态信号检测方法进行比较,基于核函数的瞬态信号检测器具有更高的检测效能。该瞬态信号检测器可以作为高时相检测框架下的目标检测器对运动点目标进行检测,仿真实验和实际实验结果表明,目标检测器能够在稳定背景中对低信噪比的运动点目标进行有效检测,同时可以应对缓变背景中的运动点目标检测问题。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2018-05-01）
刘丰轶,胡勇,饶鹏,巩彩兰[4]（2018）在《一种改进的MRF点目标检测算法》一文中研究指出针对复杂背景下点目标的单帧检测,明确提出有效像元的检测,基于点目标的局部相关性以及目标和背景的局部差异,提出了一种改进的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的点目标检测算法.该算法依据一种基于复杂背景可分性度量的信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR)准则对MRF进行迭代优化的初始配置.在此基础上,改进了MRF标记场的先验概率模型,设计了一种基于欧式空间度量的MRF先验概率能量函数,构造了MRF对欧式空间距离的标记场概率响应模型,并通过高阶能量函数提高了目标概率对邻域标记变化的响应能力.分析结果表明:该算法在结构化背景中的性能更优,相比于传统Potts模型在目标辐射维度的检测能力更强,是一种鲁棒性更强的检测算法.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2018年02期）
林两魁,王少游,唐忠兴[5]（2018）在《基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法》一文中研究指出针对红外过采样扫描成像特点,提出一种基于深度卷积神经网络的红外点目标检测方法.首先,设计回归型深度卷积神经网络以抑制扫描图像杂波背景,该网络不含池化层,输出的背景抑制图像尺寸与输入图像一致;其次,对抑制后的图像进行门限检测,提取候选目标小区域原始数据;最后,将候选目标区域数据依次输入分类型深度卷积神经网络以进一步判别目标、剔除虚警.生成大量过采样训练数据有效训练两个深度网络.结果表明,在不同杂波背景下,该方法在目标信杂比增益、检测概率、虚警概率和运算时间等方面,均优于典型红外小目标检测方法,适用于红外过采样扫描系统的点目标检测.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2018年02期）
刘让,王德江,贾平,车鑫[6]（2017）在《基于全方位形态学滤波和局部特征准则的点目标检测》一文中研究指出对复杂背景下暗弱点目标和背景杂波特性进行了分析,提出了一种基于全方位多尺度的形态学滤波和局部特征准则的点目标检测方法。实验结果表明,在复杂背景和低信噪比条件下,所提算法的目标检测概率达到99.8%,虚警率为0.1%。与最大中值滤波法、高斯差分尺度空间法、高斯混合模型法进行对比,结果表明,所提算法对复杂背景的抑制作用较好,且算法复杂度不高,易于实时实现。(本文来源于《光学学报》期刊2017年11期）
林两魁,王少游,唐忠兴[7]（2017）在《基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法》一文中研究指出针对红外过采样扫描成像特点,提出一种基于深度卷积神经网络的红外点目标检测方法。首先,构建由两个不同任务深度卷积神经网络级联而成的目标检测框架。其次,设计回归型深度卷积神经网络以抑制扫描图像杂波背景,该网络不含池化层,可输入任意尺寸原始图像,输出图像的尺寸与输入图像一致。再次,对抑制后的图像进行门限检测,提取候选目标区域原始数据。最后,将候选目标数据依次输入分类型深度卷积神经网络以进一步判别目标、剔除虚警。结合实验数据和仿真方法设计红外过采样扫描图像训练数据,有效训练两个深度网络。实验结果表明:在不同杂波背景下,该方法在目标信杂比增益、检测概率、虚警概率和运算时间等方面,均优于典型红外小目标检测方法,适用于红外过采样扫描系统的点目标检测;并可直接应用于常规成像体制的红外小目标检测。(本文来源于《第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》期刊2017-09-17）
依玉峰,田宏[8]（2017）在《基于时域运动特征分析点目标检测方法》一文中研究指出针对传统点目标检测方法无法精确检测出复杂背景下点目标的问题,根据点目标的红外辐射特性和时域运动特性,提出一种新颖的复杂背景下点目标检测方法。通过分析点目标的红外辐射特性和在序列图像中的能量变化特性,找到目标点与干扰点之间的差异。通过搜索领域内极大值点、去除噪点、去除目标灰度幅值变化缓慢的点和不服从二维高斯分布的点,检测出候选目标点;根据目标位置信息构造时空管道,沿时空管道预测下一帧目标可能出现的位置,根据同一目标在序列图像中能量变化特性和面积变化特性进行目标真伪性判断。实验结果表明,与传统的点目标检测方法相比,文中方法在点目标的检测精度和检测效率方面都有很大提高。(本文来源于《光电技术应用》期刊2017年02期）
王敏,赵金宇,陈涛,崔博川[9]（2017）在《基于时空域的暗弱空间运动点目标检测算法》一文中研究指出为了对空间目标进行精确定位与跟踪,建立目标运动轨迹,该文对基于运动信息的星图暗弱空间运动点目标检测算法进行研究。首先建立一种新的空间运动点目标描述模型,然后提出基于相关系数矩阵的运动点目标检测算法,最后提取目标运动轨迹,并给出了点目标运动速度的估计模型。根据实测数据和硬件平台,提出了检测概率和虚警率相结合的评价方法对算法进行验证。试验结果表明,所提方法能够在保持较低的虚警概率下获得较高的检测概率,优于参与比较的其它目标检测方法。与单纯扩大望远镜口径相比,该方法为提高空间暗弱目标识别能力提供了具有更高性价比的有效途径。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2017年07期）
吕凭乐,赵丹新,孙胜利[10]（2017）在《天基微弱运动点目标检测研究综述》一文中研究指出近几十年来,针对复杂背景下红外图像序列的天基微弱运动点目标探测问题备受关注。该问题对于空间监视系统、预警系统以及导弹跟踪系统等而言十分重要。受各方面的影响,天基微弱点目标检测、跟踪和识别研究仍然面临着很多挑战。仪器抖动和平台运动均会造成目标定位偏差。受制于观测距离和天基成像环境,目标往往会淹没在背景杂波或噪声之中。因此,如何在低信杂噪比的情况下快速、准确地探测和识别运动点目标,并满足检测率和虚警率指标,是相关领域亟待解决的问题。对近年来国内外相关领域的研究进行了分类和总结,以期在此基础上寻求新的探索和发现。(本文来源于《红外》期刊2017年01期）
点目标检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了降低红外运动点目标检测的漏检率与虚警率,文章以"猎鹰2号"为例,从天基红外遥感图像生成的角度出发,计算了高超声速飞行器多种工况的辐射特性,提出了一种基于目标速度与辐射特性的红外运动点目标检测方法。该方法将高超声速目标的速度与遥感图像的灰度关联,以目标的飞行速度作为单帧图像灰度阈值分割的条件,实现阈值分割与速度滤波并行,并进行多帧图像疑似目标二次速度匹配滤波,实现目标检测。仿真结果表明:文章提出的点目标检测方法对于高超声速目标检测效果优良,检测率为94.4%,虚警率为5.86×10-5%。在具备目标表面平均温度与速度对应关系的情况下,该方法可应用于多种不同红外运动点目标的检测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
点目标检测论文参考文献
[1].牛文龙,吴勇,杨震,郑伟,刘波.基于高时相探测的运动点目标检测方法[J].空间科学学报.2019
[2].唐宏晨,徐鹏,阮宁娟,邱民朴.高超声速运动点目标检测[J].航天返回与遥感.2018
[3].牛文龙.基于高时相探测的运动点目标检测方法研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2018
[4].刘丰轶,胡勇,饶鹏,巩彩兰.一种改进的MRF点目标检测算法[J].红外与毫米波学报.2018
[5].林两魁,王少游,唐忠兴.基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法[J].红外与毫米波学报.2018
[6].刘让,王德江,贾平,车鑫.基于全方位形态学滤波和局部特征准则的点目标检测[J].光学学报.2017
[7].林两魁,王少游,唐忠兴.基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法[C].第四届高分辨率对地观测学术年会论文集.2017
[8].依玉峰,田宏.基于时域运动特征分析点目标检测方法[J].光电技术应用.2017
[9].王敏,赵金宇,陈涛,崔博川.基于时空域的暗弱空间运动点目标检测算法[J].电子与信息学报.2017
[10].吕凭乐,赵丹新,孙胜利.天基微弱运动点目标检测研究综述[J].红外.2017
论文知识图
