导读:本文包含了异物目标论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机场跑道异物,FOD监测雷达,邻近单元CFAR,杂波图CFAR
异物目标论文文献综述
李海翔[1]（2016）在《机场跑道异物监测雷达目标检测算法研究》一文中研究指出机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)是指出现在机场跑道上并可能对飞行器造成损害的任何外来物体。这些异物不但威胁着旅客的生命安全,更会带来重大的经济损失。因此研究有效的FOD检测算法以及研发FOD自动监测系统具有重要的研究意义和实用价值。本文以机场跑道异物监测为研究背景,分析了基于雷达和光学系统两种传感器的机场跑道异物监测系统的总体架构,并针对雷达探测,研究并提出了几种恒虚警目标检测算法,以实现FOD目标的自动检测。本文主要工作如下:1、针对一种基于雷达与光学设备进行复合探测的机场跑道异物监测系统,研究了其体系架构和工作方式,讨论了雷达系统的体制、结构和信号处理方法。2、研究了几种经典的邻近单元恒虚警算法,在此基础上,提出了两种基于检测先验的邻近单元CFAR算法。通过理论分析和仿真实验,验证了所提算法在均匀背景单目标和均匀背景多目标环境下具有良好的检测性能。3、针对机场跑道环境的实际情况,给出了一种综合多种多种策略的分段融合CFAR的方法,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。4、针对经典杂波图CFAR算法对低信杂比目标检测性能下降的问题,提出了基于多帧滑窗双门限的杂波图检测算法。对其检测概率和虚警概率进行了分析,并通过仿真实验验证了其有效性。5、基于某机场跑道的实测数据,对以上所研究的目标检测算法进行了进一步的检验。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-03-31）
史红梅,柴华,王尧,余祖俊[2]（2015）在《基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究》一文中研究指出铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。(本文来源于《铁道学报》期刊2015年07期）
邱玮,谢云,周宇媚[3]（2013）在《基于最近邻数据关联法的安瓿溶液可见异物目标跟踪》一文中研究指出运动目标跟踪是安瓿溶液可见异物检测的关键所在,数据关联在信息融合的基础上能很好对目标对象的相关性做出判断。结合运动状态预测的最近邻数据关联法,在目标先验知识不足、特征信息贫乏的条件下,能够有效地对潜在目标对象进行跟踪,从而做出杂质相关性判断。(本文来源于《自动化与信息工程》期刊2013年06期）
吴静,王洪,于雪莲,汪学刚[4]（2013）在《多目标环境下跑道异物监测雷达的CFAR检测技术》一文中研究指出强地杂波下的弱固定目标检测是机场跑道异物监测雷达需解决的关键问题之一,传统的恒虚警检测算法在多目标环境下会出现"自屏蔽"效应,不能有效地检测到目标。本文提出了一种剔除平均杂波图恒虚警检测算法,在分析系统特性和跑道环境的基础上,结合调频连续波雷达体制建立了多目标回波信号模型。在剔除若干个样本值后,由余下的样本值估计背景杂波强度,对多次连续扫描测量值作递归滤波处理,获得了平稳的检测门限,有效地检测到了目标。最后,进一步讨论了相关参数对检测性能的影响。(本文来源于《光电工程》期刊2013年10期）
张永山[5]（2012）在《探地雷达异物目标探测与数据处理研究》一文中研究指出探地雷达技术作为一种地球物理探测技术，由于其具有无损、快速、高精度、操作简便等优点，使其在地下目标探测领域得到广泛的应用和发展。探地雷达在实际工作中常常无法定量地对探测目标和探测环境进行标定，因而对探地雷达的回波成像识别、数据的相关处理等研究有一定意义。由于探地雷达探测目标的多样性和探测环境的复杂性，常常给探地雷达工作者在异物目标回波图像识别和数据的相关处理等方面带来诸多困难。针对探地雷达工作中存在的问题，本文重点研究了地下异物目标的探测分析和回波数据的相关处理。异物目标探测研究中，在分析和研究探地雷达探测原理和探测方法等基础上，本文研究了地下介质中有无目标、不同深度目标、不同尺寸目标、不同材质目标和不同介质下目标共五种异物目标情况，并对每种情况下的目标进行详细的模型分析和大量的实物探测验证。分析并总结各种情况下目标体雷达回波图像的具体特征以及它们的异常现象程度，给出相应的结论，所得结论对探地雷达目标识别的研究有重要的指导意义，从而为探地雷达工作者进行数据处理提供可靠的依据。在数据的相关处理研究中，由于探测环境的复杂性，回波数据中不可避免地存在一些干扰波，在分析回波数据中干扰成分的基础上，主要研究了回波数据的预处理和杂波抑制处理，本文分别采用均值滤波法、中值滤波法和小波变换法对实测混凝土钢筋探测数据进行滤波处理，实验证明，小波变换优于其它两个方法，既达到抑制杂波的目的，又保留了目标特征信息，在此基础上，本文采用一种能量统计监测的方法进行目标特征提取，提取效果明显，从而为探地雷达地质资料解释提供可靠依据。(本文来源于《中北大学》期刊2012-04-20）
杨福刚[6]（2010）在《溶液中微米级异物目标视觉检测技术》一文中研究指出提出了一种利用机器视觉技术对溶液中μm级异物微粒进行检测并统计粒径信息的新方法。首先,建立溶液离心旋转急停后其中异物粒子的运动轨迹数学模型;然后,提取溶液视觉图像序列中每个可能目标的有效特征,通过特征匹配得到帧间若干可能目标的运动轨迹,根据异物目标与背景噪声等伪目标轨迹的差异进行甄别检测;最后,对视觉系统进行标定,确定检测到的异物目标粒径大小及各区间微粒数量。实验表明,该技术检测精度能够到达10μm,且具有较高的检测准确率。(本文来源于《光电子.激光》期刊2010年09期）
李小迷[7]（2010）在《葡萄糖药液中异物目标视觉检测与识别方法研究》一文中研究指出随着人民生活水平的提高和医疗卫生知识的普及,人们对药品质量需求观念不断更新,对药品安全的要求越来越高。从药品生产企业的角度来说,企业自身的生存和发展也要求不断提高产品质量,将现代的科学技术运用于药品生产加工过程。由于国外企业的技术垄断和封锁,我国大多数企业目前仍停留在人工灯检的工作方式,迫切需要研制基于机器视觉的葡萄糖药液生产线产品质量自动检测设备,而药液中异物目标的视觉检测与识别是其中重要的难点问题。论文首先介绍了研究工作的背景和意义,总结了国内外医药制造行业中机器视觉技术的研究与应用现状,然后对葡萄糖药液视觉检测中的药液图像噪声抑制、异物目标检测和识别等关键技术进行了深入的研究和探索。在分析系统获得的葡萄糖药液图像噪声模型的基础上,研究并实现了改进的自适应中值滤波和基于小波变换的图像噪声抑制方法,实验结果表明本文所提出方法可以很好地抑制药液图像中的噪声,同时有效减少了图像中有用信息的损失,为后续的异物目标准确识别奠定了基础。针对葡萄糖药液中异物目标的特性,设计并实现了基于自适应混合高斯模型的异物目标检测方法,首先利用自适应混合高斯模型对药液序列图像数据进行检测获得感兴趣的目标区域,然后采用形态学运算对目标区域进行分割来完成检测。提出了一种基于模糊支持向量机的异物目标识别方法,阐述了算法思想,详细介绍了异物目标的特征提取和模糊支持向量机分类器的训练方法。实验结果证明设计的方法能准确有效地检测和识别出药液内的异物目标,可以很好地满足葡萄糖药液生产线的检测要求。最后,结合葡萄糖药液生产线中异物检测的需求,设计开发了一套基于机器视觉的在线自动检测与识别系统,详细阐述了系统的总体设计思路和软硬件系统的构成、功能及其实现方式。通过实际系统的开发,为本论文的算法研究提供了思路,并为算法的实际应用提供了实验平台。(本文来源于《湖南大学》期刊2010-04-12）
魏飞鸣,李小文,顾行发,余涛,孙源[8]（2008）在《基于形状参数的遥感图像“同谱异物”目标区分》一文中研究指出遥感图像通过像元灰度值的高低差异(反映地物的波谱特性)和空间变化(反映地物的空间分布)来表示不同属性的地物目标及其分布情况。在遥感图像分类中,同谱异物和同物异谱现象是影响分类精度的主要原因之一。为了抑制它们的影响、提高分类精度,本文阐述了基于对象知识的遥感影像分类思路,就是利用了高分辨率遥感影像除了光谱特征外,还具有分布特征,即形状特征,拓扑特征和纹理特征等。在分类时,增加地物的形状特征将提高图像的分类精度,并在一定程度上解决了"同谱异物"的问题。(本文来源于《第十四届全国图象图形学学术会议论文集》期刊2008-05-01）
杨福刚[9]（2008）在《输液中微小异物目标视觉检测技术研究》一文中研究指出医用输液在生产过程中会混入少量微小异物,这些异物可能是外来的污染物,如铝屑、玻璃屑、橡皮屑等,也可能是内源性的固体,如原料中存在的不溶物、药物放置后析出的沉淀物等。输液中的异物检查是为了控制其中的异物污染。中国药典规定:在注射剂生产过程中,要对注射剂逐瓶进行不溶性异物检查。传统的检查方法不仅劳动强度大,工人易疲劳,而且检测结果不稳定,检测方法和标准不统一,是输液自动化生产线的瓶颈问题。目前,基于机器视觉技术的输液中异物智能检测的研究还不多见。虽然国外一些研究机构已经做过一些研究工作,但是由于生产环境和制药标准不同,国内少数医疗器械公司引进的这方面技术,检测效果很不理想。所以,研究输液中微小异物视觉检测算法和研制适合我国制药标准和生产环境的在线全自动智能输液异物检测器械有着重要的理论意义和应用价值。利用机器视觉技术进行输液异物检测的关键在于采集到的图像质量和图像处理算法的有效性。其中,输液中微小异物目标的图像识别算法是整个研究的难点和重点。根据输液异物检查标准和成像系统的分辨率,为准确辨识出其中可能存在的微小异物,针对输液图像中的异物点目标和面目标分别采用了基于改进的人工免疫算法的异物轨迹寻优算法和基于优化的最小二乘支持向量机的异物轨迹特征辨识算法。为获取高质量的原始图像,设计了超高分辨率输液图像采集和处理系统,对其中的关键技术—超高分辨率图像采集和高速图像处理技术给出了解决方案。主要做了以下几方面的研究工作:(1)为便于输液中微小异物目标的视觉检测,研制了专用的输液图像采集实验平台,使微小异物目标在离心电机带动下随输液离心旋转。建立了输液中异物目标离心旋转形成轨迹的曲线方程,为后续章节利用异物目标的运动轨迹特性进行检测提供了数学依据。分析了输液图像的背景和噪声特点,结合输液异物检测要求,给出了异物目标检测效果的评价标准。(2)为减少运算量,提高检测效率,首先对获取的原始图像进行了感兴趣区域提取。为了抑制背景噪声干扰,根据输液图像的背景和噪声特点,提出了一种分块自适应背景抑制算法。通过实验证明,该方法能够有效预测输液图像中明暗交界区域的像素值,避免了背景抑制后在这些区域出现虚假目标。最后,提出了一种面目标搜索算法,能够将输液图像中的较小点目标和较大面目标分开,以便采用不同的检测算法。(3)为避免人工免疫算法在寻优过程中陷入局部极值点和减慢优化速度,改进了人工免疫算法,提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。该算法综合考虑了抗体与抗原间的亲和度以及抗体间的浓度两个方面,更加全面的模拟人类免疫系统。为便于工程应用,论文为改进的人工免疫算法建立了数学解析模型。通过数学算例仿真表明,改进后的人工免疫算法比改进前收敛速度更快,且不易陷入局部极值点。(4)针对输液中粒径较小的异物点目标,利用其在连续多帧图像中形成轨迹的特性,提出了一种基于改进的人工免疫算法的轨迹寻优算法。首先构造点目标所有可能轨迹形成的候选航迹树,设计候选轨迹的编码方案,将编码后的轨迹作为免疫算法的抗体。根据异物点目标的检测要求定义了亲和度函数,在此基础上基于改进的人工免疫算法对可能轨迹寻优。利用该算法并行搜索和特有的记忆库功能,能够快速得到最优的抗体。通过仿真和实验,验证了提出的算法对粒径小于50微米的异物检测概率和虚警概率能够满足生产要求。(5)为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类性能和速度,提出了一种LSSVM模型参数优化算法。利用LSSVM对标准数据库中的数据集进行分类实验发现,使用径向基函数时,正则化系数和核函数宽度系数对LSSVM分类准确率和分类速度影响很大:当这两个参数一个固定,另一个在一定范围内取值时,它们的组合不影响LSSVM的分类性能。同时,多类到两类的不同编码方案也影响LSSVM的分类效果。为此,将以上影响LSSVM分类性能的因素统筹考虑,将它们作为免疫算法中抗体基因的组成部分,利用改进的人工免疫算法优化它们的组合,以提高LSSVM获取模型参数的速度和提高其分类准确率。通过和现有的LSSVM模型参数寻优方法比较实验,证明本文算法较多折交叉验证算法和网格搜索算法在分类准确率和训练时间上都有较大改善。(6)针对输液中粒径较大的异物面目标,提出一种基于优化的最小二乘支持向量机算法来辨识异物面目标和残留背景团块。通过对连续各帧中输液图像一些形状特征、灰度特征分析发现,对于在连续各帧中的同一异物面目标,上述特征信息变化较小。因此,首先提取各帧中面目标的上述特征,利用优化的最小二乘支持向量机根据面目标的特征实现连续帧间同一目标的轨迹关联,然后根据关联成功的各组面目标形成轨迹的特点来辨识面目标是异物还是残留背景团块。(7)设计了输液中微小异物在线检测系统,着重对超高分辨率图像获取技术、高速图像数据采集处理技术的实现进行了研究。通过采用嵌入式DSP图像处理平台,合理分配它与工控机在检测系统中任务以及检测算法的改进和优化措施,能够实现异物目标的实时在线检测。基于提出的微小异物目标检测算法,设计了输液中异物目标自动视觉检测系统的主程序和微小异物目标识别算法的流程。在研制的图像采集实验平台上采集输液图像,在高性能PC机上对提出算法的检测精度、检测速度和检测稳定性进行了整体实验。最后对全文进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。(本文来源于《山东大学》期刊2008-04-24）
异物目标论文开题报告
（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：
铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。
（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。
异物目标论文参考文献
[1].李海翔.机场跑道异物监测雷达目标检测算法研究[D].电子科技大学.2016
[2].史红梅,柴华,王尧,余祖俊.基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究[J].铁道学报.2015
[3].邱玮,谢云,周宇媚.基于最近邻数据关联法的安瓿溶液可见异物目标跟踪[J].自动化与信息工程.2013
[4].吴静,王洪,于雪莲,汪学刚.多目标环境下跑道异物监测雷达的CFAR检测技术[J].光电工程.2013
[5].张永山.探地雷达异物目标探测与数据处理研究[D].中北大学.2012
[6].杨福刚.溶液中微米级异物目标视觉检测技术[J].光电子.激光.2010
[7].李小迷.葡萄糖药液中异物目标视觉检测与识别方法研究[D].湖南大学.2010
[8].魏飞鸣,李小文,顾行发,余涛,孙源.基于形状参数的遥感图像“同谱异物”目标区分[C].第十四届全国图象图形学学术会议论文集.2008
[9].杨福刚.输液中微小异物目标视觉检测技术研究[D].山东大学.2008