1 周口师范学院 机械与电气工程学院, 河南 周口 466001
2 周口师范学院 网络工程学院, 河南 周口 466001
3 北京科技大学 计算机与通信工程学院, 北京 100083
针对运动车辆目标识别问题提出了一种自然场景下车辆识别方法。首先采用图像差分技术对目标车辆的显著特征进行统计学习, 并将学习所得目标局部特征以及图像进行编码, 根据以上两个信息实现目标车辆的显著性检测。其次针对车辆运动的复杂性, 采用分块投影匹配方法进行全局运动估计和补偿, 并利用差分技术进行运动特征检测。然后将目标车辆的显著性特征与运动特征进行融合, 从而获得更精确的候选目标区域。最后对候选区域进一步使用视觉显著特征进行目标判别。实验表明该方法具有较好的目标判别性能, 能较好地解决自然场景下运动车辆的识别问题。
特征融合 车辆识别 运动特征 统计学习 feature fusion vehicle identification motion feature statistic study 红外与激光工程
2018, 47(7): 0726003
1 海军大连舰艇学院 军事海洋系,辽宁 大连 116018
2 东海舰队司令部航保处,浙江 宁波 315000
利用2002-2008年间在我国渤海葫芦岛、东海平潭岛、东山岛以及南海的永兴岛等海域开展的海上试验观测数据,通过Bulk通量算法与射线程序统计分析了特征高度、折射率结构常数(C2n)等物理量以及光电系统相关传播参数的累积概率特征。东山岛海域特征高度大于零的情况占到90%以上,高C2n的情况(C2n>10-14)出现概率约为50%,明显高于平潭岛、永兴岛,而葫芦岛试验中由于负折射导致的视距缩短大于4 km的概率接近50%。东山岛和葫芦岛受到较强的湍流影响,相干长度小于15 cm的概率分别为60%和40%。其统计结果和分析方法可为海上光电系统试验环境保障提供信息支持。
大气光学 大气折射 光学湍流 统计分析 近海
中国科学院安徽光学精密机械研究所,国家863计划大气光学重点实验室,安徽,合肥,230031
统计分析1997～2000年合肥地区一复杂地形处近地面折射率结构常数C2n的测量数据.给出了不同下垫面、不同季节、不同高度上C2n的统计结果.白天C2n强弱依次为6月、5月、4月、9月、1月.白天水面上C2n比草地上小,夜间比草地上大.不论白天还是夜晚,近地面C2n都随高度递减,且3～10m高的C2n递减较慢,10～15m高的C2n递减较快.C2n随月份的日变化与模式计算结果基本一致.亮
折射率结构常数 统?品治? 模式比较 refractive index structure parameter statistic study model comparison
