中国民用航空飞行学院航空电子电气学院, 四川广汉 618307
红外热成像图像的目标检测中, 针对低分辨率小目标检测效果差、复杂尺度目标检测率低等问题, 提出一种基于改进 YOLOv5的红外低分辨率目标检测算法。选用 LLVIP红外数据集, 通过引入不同注意力机制来对比检测效果。选用效果最佳的注意力机制, 改进目标检测网络的损失函数提高对小目标的检测率。利用 TiX650热成像仪采集小目标图像样本对原数据集进行优化采样和增广, 分别使用改进前后的 YOLOv5网络进行训练。从模型训练结果和目标检测结果评估模型的性能提升, 实验结果表明: 相较于原始训练模型, 改进后 YOLOv5的训练模型, 在红外成像的同一场景中对低分辨率小目标的检测精度上有明显提升, 且漏检率低。
红外成像 低分辨率小目标 注意力机制 YOLOv5 YOLOv5 infrared imaging low-resolution small target attention mechanism
1 先进制造智能化技术教育部重点实验室, 哈尔滨 150080
2 哈尔滨理工大学 机械动力工程学院, 哈尔滨 150080
为解决高光弱纹理物体表面重建时，存在的孔洞和噪声，及信息缺失等问题，提出了光照补偿结合深度图像的重建方法.结合光照方向和光照强度的参数估计，确定高光区域并均匀光照，再以激光点的变化轨迹修正均值漂移算法的漂移区域，建立改进的均值漂移中心描述子，对深度图像的噪声和孔洞进行判定并修复，实现物体表面重建.结果表明，该方法既可以保持不同种类对象重建完整，避免信息缺失，还可减少外界环境和对象自身特征的负面影响.通过高光弱纹理标准图片和实拍物体重建实验，以及使用均方根误差、峰值信噪比和结构相似性等性能指标进行评价，验证了该方法的鲁棒性和有效性.
机器视觉 表面重建 光照估计 均值漂移 深度图处理 高光现象 弱纹理 Machine vision Surface reconstruction Illumination estimation Mean shift Depth map processing Highlight phenomenon Weak texture 光子学报
2019, 48(12): 1212002
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
为满足高精度、大尺寸、高动态的测量需求,提出一种基于光学频率梳方法的绝对测量方案。采用级联相位调制器和强度调制器的电光调制方法生成平坦的光学频率梳,可以实现频率的直接溯源,成本低且易于复现。实现了对数学模型的建立及生成质量的评估,并且将其应用于改进的多波长测距系统中。该系统实现了对传统的多波长测量系统的简化,通过解算出合成波长的相位信息实现了对绝对距离的测量以及对测量过程中噪声和不确定度的分析。
测量 激光测试 光学计量仪器 光电测距 中国激光
2018, 45(12): 1204002
