导读:本文包含了主动目标检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:信息几何,连续波主动声呐,恒虚警检测,K-L散度
主动目标检测论文文献综述
周泽民,华小强,关承宇,曾新吾[1]（2019）在《连续波主动声呐的矩阵信息几何目标检测》一文中研究指出海洋混响是主动声呐的主要干扰之一。由于混响与目标回波信号的强相关性,在强混响背景下,传统的匹配处理会出现严重的虚警。因此,减少混响对弱目标探测的影响,是混响背景下主动声呐需解决的关键问题。针对低信混比条件下主动声呐探测的恒虚警检测问题,以矩阵信息几何理论为基础,利用连续波主动声呐回波构建了对应距离单元的信号矩阵流形,在此基础上提出了连续波主动声呐的矩阵信息几何目标检测方法。通过混响统计模型和双基地混响单元散射模型下的仿真数据处理结果表明,在低信混比条件下矩阵CFAR(constant false alarm rate)检测器相比于常规的FFT-CFAR检测器具有更优的恒虚警检测性能。(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
陈卓[2]（2019）在《一种基于混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测方法》一文中研究指出为解决主动声呐中非瑞利分布数据的目标恒定虚警检测的问题,提出了基于K-Gamma混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测算法,通过分析平滑处理对分布模型的影响,给出了K分布形状参数的估计方法,利用K分布中形状参数构造混合因子。海试数据分析验证了K-Gamma混合分布模型的有效性。(本文来源于《声学与电子工程》期刊2019年03期）
任宇飞,吴玉泉,李宇,黄海宁[3]（2019）在《水下无人航行器主动目标自动检测方法研究》一文中研究指出水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。(本文来源于《船舶力学》期刊2019年02期）
葛春莎[4]（2019）在《水下小目标主动检测与跟踪算法研究》一文中研究指出随着海洋事业的发展,声呐系统的使用范围日益广泛。起初,声呐主要应用在水下目标探测、定位、跟踪、识别以及通信和导航方面;如今,其涉及的领域拓展到海底地形地貌测绘、海洋地质考察,海洋渔业和海事搜救等都越来越依赖于声呐系统。在军事上,对于潜艇、鱼雷和蛙人等具有强威胁性目标的探测跟踪一直都是各国关注的重点。基于以上背景,改善检测算法的检测能力,同时保证算法在实际工程中的可靠性具有重要意义和实用价值。在声呐、雷达、通信等领域中检测信号,经典匹配滤波器是深受国内外学者青睐的检测器。它在带限白噪声干扰背景下对信号进行检测时的输出信噪比最大,是最佳的线性滤波器。这为匹配滤波器在信号检测领域的应用奠定了基础。针对水下运动的小目标,本文应用了频域自适应匹配滤波器检测算法。该算法同样是基于经典的匹配滤波器理论,结合自适应线谱增强技术,通过在频域对噪声进行抑制,提高了输出信噪比,展现出比常规匹配滤波更优越的性能。在低信噪比条件下,该算法的优势尤为明显。并针对该算法中应用的自适应线谱增强器,文中选取几种经典的自适应滤波算法进行了对比研究,选取其中最优的一种以实现检测算法性能更优。本文首先从理论推导出发,为频域自适应匹配滤波器检测线性调频信号提供理论依据,随后文中仿真对比分析了该算法与经典的匹配滤波器之间检测性能的优异。最后通过处理试验数据,验证了该算法具有更优的检测性能。为了进一步抑制检测输出的结果中背景噪声的影响,文中还应用了一种后置处理算法。然而,只是检测到目标早已无法满足人们的需求,更重要的是在发现目标后,如何准确且实时的对感兴趣的目标进行跟踪和识别。本文在上述信号检测的基础上,进一步对跟踪算法展开了学习研究,包括经典的均值漂移算法和卡尔曼滤波算法,由于其自身固有的优势一直沿用至今。本文首先应用均值漂移算法对试验数据中已经解算出的目标方位历程进行跟踪,并分析其跟踪性能。随后为了实现更好的跟踪效果,引入了卡尔曼滤波器。文中将卡尔曼滤波器与均值漂移算法相结合,通过卡尔曼滤波调整均值漂移算法中预测的偏差,以解决关于强干扰和部分或完全遮挡下的跟踪问题。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-08）
华佳燊[5]（2019）在《深度主动半监督学习的目标检测》一文中研究指出目标检测是计算机视觉领域的经典任务,在自动驾驶、视频监控、人机交互和人脸检测等领域有重要应用价值,但复杂多样的场景使得任务本身极具挑战性。近年来以深度学习技术为基础的目标检测算法取得重大进展,但其性能的提升依赖于大规模的标注数据。在现实世界中,标注资源往往是有限的,同时存在海量的无标注数据未被利用。主动学习通过筛选数据的方式,只对富有信息量的数据进行标注,从而提升标注效率;半监督学习则侧重无标注数据的挖掘。现实场景下融合两者的优势,深度主动半监督学习的目标检测算法近年来引起了研究者们的关注。其问题的核心是,如何衡量评估目标检测任务中图像样本的信息量,此外,还需考虑如何有效联合主动学习和半监督学习两部分。首先,本文探索主动学习部分图像样本信息量的定义方式,将不确定度采样策略引入目标检测任务,用于定义候选目标的不确定度,再从候选目标不确定度聚合得到图像样本的不确定度。其次,在此基础上本文进一步针对目标检测任务特性,提出了一种基于目标实例提取的主动学习目标检测方法,在候选目标和图像之间引入目标实例的概念,以此更准确表示图像样本信息量。该方法先通过聚类方式提取图像中的目标实例,对每个目标实例利用其链接的候选目标集合构建委员会,通过委员会投票采样的方式衡量目标实例分类和定位的不确定性、并利用批采样多样化的策略解决无目标实例提取的样本。最后,本文联合主动学习和半监督学习,进一步提出了一种基于目标实例提取的主动半监督学习目标检测方法,利用上文提到的主动学习方法对高不确定度样本进行手工标注,同时针对低不确定度样本,采用自训练的思想提取伪真值,联合进行主动半监督学习。本文在两个公开数据集上进行了对比试验。实验结果表明,基于不确定度采样的方法性能优于被动学习随机采样的方法,初步证明主动学习在目标检测任务中的有效性。更进一步,本文提出的基于目标实例提取的方法在前者基础上得到了大幅度性能的提升,并使于现有其他的算法。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-01-01）
郭浩泉[6]（2018）在《主动声纳背景均衡与目标检测技术研究》一文中研究指出对于主动声纳而言,除海洋环境噪声外,混响是最主要的干扰。与海洋环境噪声所不同,混响是由发射信号经由界面反射和水中微小颗粒散射引起的,在时域上与发射信号相近,频域上与发射信号相干,强度上往往远比回波信号强,因此成为主动声纳长期以来“挥之不去”的困扰。抑制混响干扰一直是水声信号处理的难点问题。主动声纳普遍采用高斯白噪声假设,实际上混响呈现非均匀特性,为非高斯、非白色、非平稳。受限于此,尚不存在混响背景下的最优检测器。本文以构建混响背景下的渐近最佳检测器为目标,主要开展了以下几个方面的工作:首先,针对混响的各种非均匀性,采用混合高斯自回归模型(GMAR)对其进行建模,应用期望最大化算法(EM)、加权最小二乘算法(WLSE)估计模型参数,然后基于模型参数建立高斯化滤波器、AR预白化滤波器,消除混响背景的非均匀性,将其预白化,以纳入到传统的或据估计信息作出简单修正后的检测框架中。接着,为了突破传统主动声纳检测技术的门限,实现在更低信混比条件下对回波信号的检测,论文采用一组组合滤波器方法,主要包括常规匹配滤波、t0滤波器、预置处理和自适应线谱增强的自适应匹配滤波算法,能够将回波信号从混响、随机起伏等干扰中分离出来,使主动声纳的检测性能相比于传统的最优滤波器——匹配滤波器提高6-8dB左右。然后,论文提出了一种基于目标回波特征的混响抑制与目标检测技术。目标回波与混响的不同之处在于前者在时间轴、频率轴上具有一定的相对稳定性,本文利用此特征对目标回波进行加强,与此同时削弱随机干扰以达到净化声纳图像的目的,对混响具有很强的抑制效果,显着提高了对弱目标,特别是近程强混响背景下弱目标的检测能力。最后,依次采用上述方法,对湖试数据进行处理,对近程强混响背景下的弱回波目标进行检测,对混响在时间、空间和频率叁维方向上都取得了很好的抑制效果,净化了背景,达到了在声纳图像中只保留近程弱目标的效果,显着提高了混响背景下对弱目标的检测能力,检测性能与现有检测方法相比至少提高10dB以上。(本文来源于《中国舰船研究院》期刊2018-04-01）
冯倩[7]（2017）在《基于主动轮廓模型的红外图像目标检测与识别方法研究》一文中研究指出近年来,随着红外热成像系统的快速发展,红外图像目标检测与识别技术已经成为现代图像处理领域的重要研究课题,在军事、医学、监控、交通等领域都发挥着重大的作用。本文分析了红外图像目标检测与识别技术中需要解决的关键问题,在红外图像目标检测和目标识别方面进行了深入研究。首先对常用的红外图像目标检测算法进行研究,主要研究了边缘检测算法、区域生长法和主动轮廓模型,并对算法进行了仿真实现;然后针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性区域轮廓无法正确收敛等问题,设计了一种将自适应边缘检测与主动轮廓模型相融合的红外目标自主检测算法。仿真实验与分析证实,该算法可以实现红外目标轮廓的全自动提取,能够增强初始轮廓精确收敛到真实边界的能力,提高检测精度。然后在红外图像目标识别方面,针对几何不变矩和Hu氏不变矩等特征提取方法进行研究,并对其稳定性和可区分性进行深入分析;针对最小距离分类器和Bayes分类器进行研究,将几何不变矩和Hu氏不变矩与最小距离分类器和Bayes分类器进行仿真分析,并提出了一种基于Bayes网络的红外目标识别算法。实验结果表明,基于Bayes网络的红外目标识别算法的识别率高,有较好的分类识别效果。最后,基于VS2010和OpenCV2.4.3搭建的软件平台,实现了红外图像目标自主检测算法,并通过实验验证算法的可行性,实验结果表明本文提出的红外图像目标自主检测算法可以实现红外目标轮廓的精确自动收敛。(本文来源于《天津理工大学》期刊2017-02-01）
肖玉洁[8]（2016）在《双视场运动目标检测与主动跟踪系统研究》一文中研究指出运动目标检测与跟踪融合了计算机视觉和模式识别技术,是智能视频监控系统中最基础、最核心、应用最为广泛的两个命题。随着科技的进步和社会的发展,为了克服单摄像机视野范围有限,难以大范围、多角度进行目标跟踪的缺陷,多摄像机视频监控系统逐步成为了计算机视觉领域的研究热点。本文分析设计了一种双视场运动目标检测与主动跟踪系统,实现了兼顾大范围场景信息实时监控和特定目标主动跟踪的需求。系统通过计算机对宽视场固定摄像机采集的视频图像进行分析,检测并锁定运动目标；然后结合标定所得的摄像机参数,根据设计的双视场目标交接转换公式,计算得到目标在窄视场PTZ(Pan-Tilt-Zoom)摄像机上的对应位置；PTZ摄像机初始化跟踪目标后,利用结合卡尔曼的均值偏移目标跟踪算法对特定目标进行主动跟踪,通过控制云台运动参数,确保目标始终处于摄像机成像平面的中央位置,直至目标脱离视场范围。为了完成实现该系统,本文的主要工作有：1、研究摄像机标定技术。完成固定摄像机和运动PTZ摄像机的标定,并结合云台运动参数,重新估算PTZ摄像机运动之后的摄像机外参数。2、研究运动目标检测与跟踪技术。宽视场固定摄像机采用改进的基于混合高斯建模的背景差分法进行目标检测；窄视场运动PTZ摄像机采用结合卡尔曼滤波的均值偏移目标跟踪算法执行主动跟踪,兼顾了目标跟踪的准确性和实时性。3、研究了主动跟踪技术。推导了PTZ摄像机云台控制参数的计算方法,得到PTZ摄像机在主动跟踪过程中,水平方向和垂直方向需要移动的角度信息。4、研究了多摄像机视频监控系统。利用摄像机近似投影模型,提出了基于摄像机标定的双视场目标交接算法。5、以室内为应用场景设计实验,验证系统的准确性、可行性。(本文来源于《华东师范大学》期刊2016-04-01）
熊乾坤,唐世轩[9]（2015）在《一种鱼雷主动声自导目标检测真实性判定方法》一文中研究指出针对鱼雷主动声自导检测目标不稳定问题,提出了一种量化的目标检测真实性判定方法。该方法根据鱼雷检测目标点的距离、方位等有关航行参数,采用坐标反算方法计算其在鱼雷内测坐标系中坐标,对目标点位置进行坐标转换,在同一平面直角坐标系中计算鱼雷检测目标点与实际目标点的距离,并据此判定鱼雷主动声自导检测目标的真实性。文中采用Python程序设计语言实现了该算法,算例验证了该方法简单有效,具有可行性。(本文来源于《鱼雷技术》期刊2015年02期）
吴建峰,黄树彩,康红霞,钟宇,于强[10]（2015）在《基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法》一文中研究指出弹道目标检测与识别问题是天基红外预警系统的核心难题之一。针对主动段弹道目标的检测和识别问题,分析了传统的基于空间和时间特征信息的弹道目标检测与识别方法。利用目标辐射空间与光谱的一致性,提出一种基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法,将空域目标检测和谱域目标识别两个环节进行联合处理。实验证明,该方法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、虚警概率低、具有较强的实时性。(本文来源于《电光与控制》期刊2015年04期）
主动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：
为解决主动声呐中非瑞利分布数据的目标恒定虚警检测的问题,提出了基于K-Gamma混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测算法,通过分析平滑处理对分布模型的影响,给出了K分布形状参数的估计方法,利用K分布中形状参数构造混合因子。海试数据分析验证了K-Gamma混合分布模型的有效性。
（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。
主动目标检测论文参考文献
[1].周泽民,华小强,关承宇,曾新吾.连续波主动声呐的矩阵信息几何目标检测[J].陕西师范大学学报(自然科学版).2019
[2].陈卓.一种基于混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测方法[J].声学与电子工程.2019
[3].任宇飞,吴玉泉,李宇,黄海宁.水下无人航行器主动目标自动检测方法研究[J].船舶力学.2019
[4].葛春莎.水下小目标主动检测与跟踪算法研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[5].华佳燊.深度主动半监督学习的目标检测[D].浙江大学.2019
[6].郭浩泉.主动声纳背景均衡与目标检测技术研究[D].中国舰船研究院.2018
[7].冯倩.基于主动轮廓模型的红外图像目标检测与识别方法研究[D].天津理工大学.2017
[8].肖玉洁.双视场运动目标检测与主动跟踪系统研究[D].华东师范大学.2016
[9].熊乾坤,唐世轩.一种鱼雷主动声自导目标检测真实性判定方法[J].鱼雷技术.2015
[10].吴建峰,黄树彩,康红霞,钟宇,于强.基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法[J].电光与控制.2015