导读:本文包含了复杂目标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,复杂度,方法,方位角,卷积,深度,毫米波。
复杂目标论文文献综述
朱聪斌,黄宴委,陈康,李锦彬[1]（2019）在《复杂环境下的闭合边缘轮廓目标检测方法》一文中研究指出由于日常提取出的边缘轮廓琐碎杂乱且难以满足检索需要,本文首先引入叁种预处理方法对待检测轮廓进行简化处理;接着引入一种部分分离目标检测方法,利用轮廓段中的高曲率显着点将其分割为若干部分,引入Pearson相关系数作为各部分轮廓与数据库中模型轮廓之间的相似性度量。实验结果表明该方法优于其他基于形状的目标检测算法。(本文来源于《福建电脑》期刊2019年10期）
张伯川,胡瑞光,张仲峰,王浩,韦海萍[2]（2019）在《一种新的基于目标区域知识的地面复杂场景目标显着性计算方法》一文中研究指出提出了一种新的基于目标区域知识的地面复杂场景目标显着性计算方法,该方法对前期得到的可见光卫星图像进行特征稳定区域选择及稳定边缘特征增强处理后,再利用目标区域信息建立目标显着性模型,使得实时图目标显着性计算过程具有很好的目标针对性且对红外/可见光异源图像匹配具有很好的适应性,同时,该方法对角度和分辨率差异也具有较好的容忍性。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年10期）
吕坚,邓博,阙隆成[3]（2019）在《复杂红外地面环境下的稳定目标跟踪方法》一文中研究指出针对红外目标相关滤波跟踪过程中由于背景杂波干扰、目标遮挡和目标形变等情况导致的鲁棒性差甚至跟踪目标丢失的问题,提出一种融合跟踪-学习-检测方法和相关滤波理论的红外目标跟踪算法.该算法在传统相关滤波框架基础上,融合目标的方向梯度直方图特征和亮度直方图特征,改善了目标轻微形变导致的模型漂移问题.针对背景杂波和遮挡导致的多峰值响应问题,对目标背景区域的相关响应进行惩罚,建立目标和背景响应的多模态检测机制,实现目标由粗到精的定位,并采用自适应的学习率优化跟踪模型的漂移问题;针对目标被严重遮挡或脱离视野的问题,通过全局目标再检测,实现目标的重捕.实验结果表明,在复杂红外地面环境下,该算法有效地解决了相似目标干扰和目标被严重遮挡导致的目标丢失问题.基于OTB-2015视频基准序列和红外视频序列测试,对比多个主流的相关滤波跟踪算法,该算法在跟踪精度和成功率方面较长时相关滤波跟踪算法分别提升了5.6%和4.1%;在目标遮挡指标测试中,该算法在跟踪精度和成功率方面相较长时相关滤波跟踪算法分别提升了4.6%和6.1%.(本文来源于《光子学报》期刊2019年10期）
张洪源,张印辉,何自芬[4]（2019）在《复杂工业场景目标实时检测方法》一文中研究指出针对现代生产中对柔性化和智能化的需求,为了提高智能加工机器人的工作效率和适应性,使其能精确快速的识别检测各类目标,提出了一种基于YOLOv3模型的多尺度视觉检测方法,该方法可对复杂工业环境背景下的常见目标进行实时检测。该方法检测的对象为轴承、螺丝刀、齿轮、钳子、扳手、螺栓、螺帽、垫片、榔头、锉刀、车刀十一类工件。该方法结合SPP-Net及ResNet,通过单个卷积神经网络将分辨率418×418输入图像处理为52×52、26×26、13×13叁个不同尺度的特征图分别进行预测,通过NMS算法得到最终结果。该方法在保证效率与准确率的情况下实现了复杂工业环境下的目标检测,使用的网络结构为在YOLOv3的基础上进行了改进后的CIS-YOLO,在GTX1060上本文使用750张图片作为测试集,完成测试所用时间为17s,测试速度达到了44FPS,精度达到了91.67%。检测的精度较YOLOv2增加了1.38%,测试速度提升了15%;较YOLOv3精度增加了2.61%,测试速度提升了39%。实验结果证明该方法满足了高精度实时检测的要求,该研究可为机器人快速高效率在复杂工业环境背景下目标检测提供依据。(本文来源于《软件》期刊2019年10期）
叶兵,马伟东[5]（2019）在《可变算子图像边缘复杂目标特征识别方法仿真》一文中研究指出图像边缘复杂目标特征识别是图像处理过程中一个重要的步骤,为了准确识别图像边缘复杂目标特征,提出基于可变算子的图像边缘复杂目标特征识别方法。将含噪图像在小波变换域中系数的聚焦特征作为研究依据,利用中值滤波方法代替高斯滤波对图像进行滤除。通过迭代算法计算图像的高、低阈值,利用数学的形式细化识别出的图像,使识别到的图像边缘较优,且能够有消除外界的干扰。与传统方法相比,所提方法具有很好的去噪效果,且能够快速、准确识别出图像边缘复杂目标特征,提升图像边缘识别效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
周小钧,高利,赵亚男[6]（2019）在《一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法》一文中研究指出车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载毫米波雷达运行的实际工况,通过改进点迹的选取方式以及利用生命周期理论简化关联事件的生成两个步骤,对传统JPDA算法进行了简化,解决了传统JPDA算法在密集目标环境下的组合爆炸问题,以及毫米波雷达虚警和漏检带来的数据不连贯、不稳定问题,实现了跟踪的稳定性和实时性;同时本文采用常加速度模型结合Kalman滤波对雷达目标运动状态进行了估计,解决了前后帧雷达目标运动状态不连续以及雷达信息中的噪声问题,实现了跟踪的精确性。实验结果表明:在复杂交通环境下,该毫米波雷达跟踪算法相较于传统JPDA算法,运算速率提升了50. 5%,稳定性提升了78. 46%。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2019年10期）
余泳泽,张少辉,杜运苏[7]（2019）在《地方经济增长目标约束与制造业出口技术复杂度》一文中研究指出本文以中国2004-2013年230个地级及以上城市政府工作报告中的经济增长目标数据为样本,考察经济增长目标设定中的双重约束现象对制造业出口技术复杂度的影响。研究表明,地方经济增长目标设定中采用"硬性用语"以及"层层加码"程度越高,越不利于其制造业出口技术复杂度的提升,而采用"留有余地"适宜性增长目标的地区制造业出口技术复杂度相对较高。地方经济增长目标约束通过影响地方政府投资和引资行为,造成对地区创新活动的阻滞效应以及对劳动和资本密集型行业的路径依赖,进而阻碍制造业出口技术复杂度提升。本文的研究结论对于改进地区经济增长目标管理及促进制造业高质量发展有重要意义。(本文来源于《世界经济》期刊2019年10期）
张玉立,王可嘉,刘劲松,杨振刚[8]（2019）在《复杂目标的太赫兹雷达散射截面实时获取》一文中研究指出雷达散射截面作为雷达目标识别的重要参数,在实时获取运动目标的雷达散射截面(RCS)时存在实时性差的问题。针对运动的飞机雷达目标,提出了一套利用MATLAB调用CST MWS实现太赫兹单站RCS的建模、计算和数据处理一体化的仿真方法,并且实现了复杂目标的太赫兹RCS的实时获取,仿真计算了F-16飞机和Su-27飞机的缩比模型的太赫兹RCS,由MATLAB调用CST得到的RCS特性曲线与只用CST仿真的RCS特性曲线完全吻合,且通过输入散射太赫兹波的方位角和俯仰角能正确输出实时太赫兹RCS。结果表明该方法能正确调用CST实现太赫兹RCS的实时获取,验证了该方法的有效性、正确性以及便利性。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2019年05期）
王霞,朱妍,钱帅,苏秉华,孙鲁[9]（2019）在《一种红外导引头注入式试验中目标场景复杂度的评估方法》一文中研究指出针对红外导引头注入式试验过程,研究分析影响红外制导结果的主要场景因素,定义面向制导过程的目标场景复杂度的概念;根据红外导引头在不同目标场景中制导难点的差异,将目标场景根据目标的运动状态分为"静态目标场景"、"动态目标场景"两种类型,分别建立两种情况下目标场景复杂度的计算表述方法,并通过仿真实验验证评估方法的可行性。研究结果对红外制导仿真试验前期注入目标场景的构建和选择提供了数据理论参考,同时能作为红外制导武器场景适应能力评价工作的数据依托。(本文来源于《红外技术》期刊2019年09期）
许博鸣,刘晓峰,业巧林,张福全,周京正[10]（2019）在《面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用》一文中研究指出针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过叁个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率。相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备。基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户快速准确地判断自然场景中建筑物的信息提供了便捷工具。(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
复杂目标论文开题报告
（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：
提出了一种新的基于目标区域知识的地面复杂场景目标显着性计算方法,该方法对前期得到的可见光卫星图像进行特征稳定区域选择及稳定边缘特征增强处理后,再利用目标区域信息建立目标显着性模型,使得实时图目标显着性计算过程具有很好的目标针对性且对红外/可见光异源图像匹配具有很好的适应性,同时,该方法对角度和分辨率差异也具有较好的容忍性。
（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。
复杂目标论文参考文献
[1].朱聪斌,黄宴委,陈康,李锦彬.复杂环境下的闭合边缘轮廓目标检测方法[J].福建电脑.2019
[2].张伯川,胡瑞光,张仲峰,王浩,韦海萍.一种新的基于目标区域知识的地面复杂场景目标显着性计算方法[J].自动化与仪器仪表.2019
[3].吕坚,邓博,阙隆成.复杂红外地面环境下的稳定目标跟踪方法[J].光子学报.2019
[4].张洪源,张印辉,何自芬.复杂工业场景目标实时检测方法[J].软件.2019
[5].叶兵,马伟东.可变算子图像边缘复杂目标特征识别方法仿真[J].计算机仿真.2019
[6].周小钧,高利,赵亚男.一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法[J].公路交通科技(应用技术版).2019
[7].余泳泽,张少辉,杜运苏.地方经济增长目标约束与制造业出口技术复杂度[J].世界经济.2019
[8].张玉立,王可嘉,刘劲松,杨振刚.复杂目标的太赫兹雷达散射截面实时获取[J].光学与光电技术.2019
[9].王霞,朱妍,钱帅,苏秉华,孙鲁.一种红外导引头注入式试验中目标场景复杂度的评估方法[J].红外技术.2019
[10].许博鸣,刘晓峰,业巧林,张福全,周京正.面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用[J].陕西师范大学学报(自然科学版).2019
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