空间目标成像的感兴趣区域自动识别方法研究

一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法作者：郑贤哲王艳东刘泽宇来源：《今日自动化》2020年第03期[摘要]针对行人检测领域的相关现实问题，传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决，这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率，针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。

首先以滑动窗口遍历图像，对整幅图片进行显著性检测，然后通过二值化处理的方式，将显著性物体分割出来，最后过滤非必要窗口，继而提高检测效率。

实验中采用HOG方法提取行人特征，运用线性SVM进行检测，最后验证新方法的有效性。

实验中，使用大小为300×451Dpi、261×400Dpi的图像，检测窗口数量分别减少了44.21%、34.96%，检测速率分别提高了9.30%、12.73%。

实验结果表明，相比于传统检测方法，新方法提高了检测效率。

[关键词]HOG特征提取;行人检测;SVM;显著性检验[中图分类号]TP391 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）03–0–04[Abstract]In view of the related practical problems in the field of pedestrian detection，traditional machine learning algorithms usually adopt a method of gradually detecting the entire picture with a sliding window， which will greatly reduce the computational efficiency due to the detection of too many unnecessary background windows. To solve the above problems， a new method of pedestrian detection based on multi-scale sliding window images is proposed. First，traverse the image with a sliding window to detect the saliency of the entire picture， then segment the salient objects by binarization， and finally filter the unnecessary windows to improve the detection efficiency. In the experiment， the HOG method is used to extract pedestrian features，linear SVM is used for detection， and finally the effectiveness of the new method is verified. In the experiment， using images with sizes of 300×451Dpi and 261×400Dpi， the number of detection windows was reduced by 44.21% and 34.96%， respectively， and the detection rate was increased by 9.30% and 12.73%， respectively. Experimental results show that compared with traditional detection methods， the new method improves detection efficiency.[Keywords]HOG feature extraction; pedestrian detection; SVM; significance test1 國内外的研究现状近年来，随着图像识别技术的发展，基于图像识别检测行人的技术也得到广泛的关注和研究。

AOI操作流程及参数详解AOI（Area of Interest）操作流程及参数详解：AOI是一种常用的图像处理技术，用于自动化检测和分析图像中感兴趣的区域。

下面将详细介绍AOI的操作流程及其相关参数。

一、AOI操作流程：2.图像预处理：对输入的图像进行预处理，以便提高后续处理步骤的准确性。

常见的预处理操作包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。

3.特征提取：通过对预处理后的图像提取其中的特征，以便对感兴趣的区域进行进一步的分析和处理。

特征提取可以使用多种方法，如边缘检测、颜色空间变换、纹理分析等。

4.AOI参数设置：在进行特征提取之前，需要设置一些参数来控制AOI系统的行为。

这些参数可以包括感兴趣区域的形状、大小、位置，以及特征提取方法的选择等。

5.感兴趣区域检测：根据前面的参数设置，对图像中的感兴趣区域进行检测。

这一步通常包括图像分割、目标定位等操作。

6.感兴趣区域分析：对检测到的感兴趣区域进行进一步的分析。

这一步可以使用各种图像处理和分析方法，如模式匹配、形状识别、颜色分析等。

7.结果输出：将分析和处理得到的结果输出到指定的位置。

输出结果可以是简单的文字描述、图像标记、图像处理后的图像等。

二、AOI参数详解：1.感兴趣区域的形状：感兴趣区域可以是任意形状，包括矩形、圆形、椭圆形等。

根据具体的应用需求，可以选择最适合的形状。

2.感兴趣区域的大小：感兴趣区域的大小可以根据具体的应用需求进行设置，可以是固定值，也可以是根据图像内容进行自适应的调整。

3.感兴趣区域的位置：感兴趣区域的位置可以通过坐标来进行表示，可以是图像中的一个点，也可以是图像中的一个矩形区域。

4. 特征提取方法：特征提取是AOI系统的核心步骤，可以选择一种或多种特征提取方法。

常见的特征提取方法包括边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）、颜色直方图、纹理分析算法（如Gabor滤波器）等。

5.特征匹配算法：在感兴趣区域进行分析时，常常需要进行特征匹配。

一种基于人工智能技术的卫星遥感载荷系统方案吕红;苏云;陈晓丽;李娜【摘要】The paper faces to the demand of the future space reconnaissance, with the purpose of fast getting and distributing information. This paper mainly focus on the shortcomings of existing space optical remote sensing system, such as low efficiency, aimless observation, low time resolution, etc, and studies satellite remote sensing payloads based on artificial intelligence. This paper proposes a scheme of intelligent satellite remote sensing payloads, including intelligentized expert system and intelligentized performing system,and explains the work process of intelligent satellite remote sensing payloads system with a river valley asan example. It can provide an effective and viable technology for space reconnaissance of our country, and can have great value in the areas of instantaneous reconnaissance responding, paroxysmal affairs orientingand martial aim tracing.%文章面向未来航天遥感需求，以快速获取有效信息、实现信息分发利用为目的，针对传统遥感载荷成像方式的目标针对性不强、时效性差、数据冗余等问题，开展基于人工智能技术的智能化卫星遥感载荷系统技术研究。

如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位目标识别与定位是计算机视觉技术中的一个重要任务，它在许多应用领域都具有广泛的应用价值。

通过计算机视觉技术进行目标识别与定位可以帮助我们实现自动化、智能化的处理和分析。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位。

一、什么是目标识别与定位目标识别是指从图像或视频中自动识别并划定出感兴趣的目标物体。

目标定位是指在识别出目标物体后，进一步确定物体在图像中的位置和边界框。

二、计算机视觉技术在目标识别与定位中的应用1. 特征提取：在目标识别与定位中，首先需要从图像中提取有用的特征。

常用的特征提取方法包括颜色直方图、边缘特征、纹理特征等。

这些特征可以帮助我们描述目标物体的特点和区分不同的目标。

2. 图像分类：在目标识别过程中，需要将识别出的目标与已知的目标进行分类。

图像分类是指将输入的图像分到多个已知类别中的一种。

常用的图像分类方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

3. 目标检测与定位：目标检测与定位是指在图像中定位和识别出多个目标物体。

常见的目标检测与定位方法包括滑动窗口、区域提案（region proposal）等。

这些方法通过在图像的不同位置和尺度上进行检测，得到目标的位置和边界框。

三、计算机视觉技术中常用的目标识别与定位方法1. Haar特征级联分类器：Haar特征级联分类器是一种基于机器学习的目标识别与定位方法。

它通过训练一组特征分类器，来识别出目标物体。

Haar特征级联分类器在人脸识别中得到了广泛的应用。

2. HOG特征+SVM分类器：HOG特征和SVM分类器是一对经典的目标识别与定位方法。

HOG特征是一种基于梯度的特征描述子，它能够描述图像中物体的形状和边缘信息。

SVM分类器是一种常用的机器学习分类器，能够将输入的图像进行分类。

3. R-CNN系列方法：R-CNN系列方法是一种基于区域提案的目标检测与定位方法。

它通过生成一组可能的目标区域，并对这些区域进行特征提取和分类。

如何进行遥感影像的时序分析和目标检测遥感影像的时序分析和目标检测是遥感技术中的重要应用领域。

随着遥感技术的不断发展和应用需求的增加，如何进行有效的时序分析和目标检测成为了研究和实践的热点。

本文将从数据获取到结果分析的全过程，介绍如何进行遥感影像的时序分析和目标检测。

一、数据获取时序分析和目标检测的第一步是获取遥感影像数据。

遥感影像数据可以通过航空摄影或卫星遥感等手段获取，其中卫星遥感数据是最常用的数据来源。

卫星遥感数据具有广域覆盖、高空间分辨率等优势，适用于大尺度的时序分析和目标检测研究。

在数据获取时需要考虑传感器的选择、任务区域的确定等因素，以获取高质量的遥感影像数据。

二、数据预处理获取到的遥感影像数据往往存在一些噪声和不完整的问题，需要进行数据预处理。

数据预处理包括去除云、阴影等遥感图像中的干扰物，进行辐射定标和大气校正，以保证后续分析的准确性和可靠性。

除此之外，还可以进行影像配准和镶嵌等处理，以获得完整的时序遥感影像数据。

三、时序分析时序分析是指针对一段时间内多幅遥感影像数据进行的分析，旨在探测和分析地物、环境、人为活动等随时间变化的规律和趋势。

在时序分析中，常用的方法包括基于灰度信息的变化检测、基于神经网络的模式识别、基于时空数据挖掘的模型构建等。

这些方法可以帮助研究者深入了解地球表层过程以及人类活动对环境的影响。

四、目标检测目标检测是指在遥感影像中识别和提取感兴趣的目标，可以是建筑物、道路、农田等。

目标检测的关键是找到与目标相关的特征，并使用合适的算法进行目标提取。

常见的目标检测方法有基于颜色、纹理、形状等特征的像素级目标检测、基于区域的目标检测以及基于深度学习的目标检测等。

这些方法可以帮助研究者更准确地识别和提取目标信息，为后续的应用提供支持。

五、结果分析得到时序分析和目标检测的结果后，需要对结果进行进一步的分析和解释。

结果分析可以帮助研究者发现地面变化的原因，评估目标的分布和变化趋势，为地理信息系统的建设和资源管理提供依据。

空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。

随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。

深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。

空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。

这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。

由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。

空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。

识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。

如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。

本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。

通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。

1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。

空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。

在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。

对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。

随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。

视频监控中的目标检测及自动跟踪技术董云云;鲍海燕;王溢琴【摘要】目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题.本文提出了一种目标跟踪方法,包括检测和跟踪两个模块.检测模块完成识别目标,生成具有最佳学习的、可靠性的目标信息;跟踪模块使用特征点提取的目标信息跟踪感兴趣区域,该模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置.实验结果表明,所提出的方法可以用来自动跟踪视频中移动的目标.【期刊名称】《山西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(031)001【总页数】5页(P65-69)【关键词】目标跟踪;SURF;Camshift【作者】董云云;鲍海燕;王溢琴【作者单位】晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619;晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619;晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP393.030 引言随着视频监控和图像处理技术的发展，目标跟踪已经成为计算机视觉和图像处理领域内的重要研究课题.如何快速和实时的跟踪目标是课题研究中遇到的主要问题.目前各个领域监控数目呈指数式增长，但是大部分监控并没有发挥其应有的作用.如果可以将目标跟踪应用于金融机构的视频监控，就可以有效地防止不法分子的入侵，避免不必要的损失；如果可以将目标跟踪应用于交通监控中，就可以有效地避免交通违法逃逸事件的发生；如果可以将目标跟踪应用于企业生产中，对企业的安全生产也会起到监督指导作用.由于不同领域的安全问题日益突出，因此开发实时的目标检测和跟踪系统至关重要.对监控的视频进行分析的主要步骤有目标检测和目标跟踪.目标检测之前首先进行目标识别，识别该区域中哪些对象为目标.目标检测是定位和分割视频中的感兴趣目标，逐帧地跟踪和分析目标.目前大部分目标检测及跟踪采用背景减除法，它是静态场景中运动目标分割的常用技术.通过减去对时间段内的图像进行平均而创建的当前图像，尝试检测移动目标区域.但是背景减除模型计算复杂，时空开销较大，并且受到较多的延迟，影响实时监视的性能.许多研究者提供了各种应用场景中的目标跟踪算法，包括自动监控、视频索引、人机交互、机器人指导和流量监控等.当前研究目标跟踪算法的使用主要是粒子滤波算法和Camshift算法[1，2].粒子滤波算法可以很好地跟踪物体，但因为其计算复杂，不能满足实时性的要求[3].与粒子滤波算法相比，基于颜色特征的Camshift算法更简单，也可以实现更好的跟踪效果[4].Avidan将支持向量机集成到基于光流的跟踪器中，但是在这样的特征空间下学习分类器计算起来比较复杂[5].本文提出了一种目标跟踪方法，包括检测和跟踪两个模块.目标检测模块使用基于构造的数据库的位置敏感散列快速识别目标，初始化和更新目标的信息以便跟踪它，该模块能够学习目标信息，当目标跟踪失败时基于当前帧重新学习目标信息，重新检测目标.目标跟踪模块通过使用特征点和直方图跟踪目标，在评估目标信息之后重新学习目标信息.1 目标检测及跟踪方法1.1 目标检测对视频监控进行目标检测，首先要进行的是特征提取.目标的每个关键点由某些维向量描述，这些称为特征描述符.一个好的描述符必须具备以下特征：处理亮度变换、旋转变换、尺寸变换、规模变化、照射角度变化.其功能很明显，目标跟踪必须不受尺度缩放和旋转变换的影响，不受视觉点变化的影响，不受照明和遮挡条件的影响，且特征提取的时空开销不应该太大，要满足实时跟踪的要求.通常用于特征提取的方法是目标识别中的SIFT (Scale invariant feature transform ,SIFT)和SURF(Speeded- up robust features,SURF )[6].SIFT旨在解决底层特征提取中的实际应用问题，一般用于图像匹配中.SIFT包括两个阶段：特征提取和描述.描述阶段主要解决特征匹配中的底层特征的应用.SIFT方法中的底层特征提取，根据图像尺度不变、旋转不变、照明条件不变来选择显著性特征.但是SIFT方法随着图像尺寸的增大，因为其高维特征，数据量大量增加，匹配时间较长，因此计算时间也随之增加[7].SURF算法中，使用对Hessian矩阵的行列式来定位特征，Hessian矩阵由理想滤波器构成，它将输入图像与给定尺度的高斯二阶导数进行卷积.SURF使用积分图像概念，积分图是从输入图像快速计算得来的，可以加速任何直立矩形区域的计算.给定输入图像点(x,y)，通过点(x,y)和原点之间的值的和来计算积分图像.SURF具有快速特征提取的特性，减少在SIFT方法中特征提取和匹配步骤中操作的复杂性[8]，可以减少处理时间，使用特征提取方法和特征描述符得到较好的处理结果.要获取有关初始目标的信息，使用提前学习的数据库.基于SURF提取当前帧中的特征点和描述符，在数据库中高速搜索目标信息，使用位置敏感哈希(locality Sensitive Hashing, LSH)来匹配当前帧的特征信息.1.1.1 SURF(Speeded- up robust features, SURF )SURF通过快速Hessian来自动检测和定位图像中的兴趣点.理论上，兴趣点检测是基于尺度空间理论的，文中的目标检测基于Hessian矩阵，给定图像中的一个点X=(x,y)，在点X，尺度为σ的Hessian 矩阵H=(X,σ)定义如下(1)其中，Lxx(X,σ)为图像I中点X处的高斯二阶导数的卷积为图像I中点X处的高斯二阶导数的卷积(X,σ)则表示一阶偏导在x方向上，二阶偏导在y方向上，g(σ)的定义(2)在SURF中，使用箱式滤波器估计二阶高斯导数，并使用积分图像快速评估图像.在原始图像中，通过扩展箱的大小来制定不同尺度的图像金字塔.箱式滤波器是高斯二阶导数的近似值.卷积结果的近似由Dxx、Dxy和Dyy表示，Hessian的行列式Det(H)=Dxx·Dyy-(0.9×Dyy)2(3)不同尺度的图像金字塔，图像被重复平滑以达到更高级别的金字塔.由于使用积分图像和箱式滤波器，不需要对先前的滤波器层的输出运用相同的滤波器.将图像分成八度，每个度包含不同尺寸的图像模板，图像的尺寸s=1.2*N/9，箱式滤波器的尺寸为N*N.1.1.2 位置敏感哈希 (locality Sensitive Hashing,LSH)在N维空间，从海量的点中高效求出距某点最近的点即为NN问题，解决NN问题的一个重要技术是位置敏感哈希(locality Sensitive Hashing, LSH).LSH观点为：原始空间中的两个相邻数据点，点p和点q在同一个桶中连续碰撞的可能性.如果点p和点q彼此接近，那么它们碰撞的可能性就越大；如果p和q之间的距离越远，它们碰撞的概率就较小.对原始的数据经过一系列hash之后，原本相邻的两个数据点变换到了新的数据空间中，它们还是在同一个桶中，相邻的概率还是很大，但是原先不相邻的数据点经过一系列hash之后被映射到同一个桶的概率很小. LSH系列需要满足以下两个条件如果d(q,p)<=d1，概率h(q)=h(p)的概率至少为p1；如果d(q,p)>=d2，概率h(q)=h(p)的概率至少为p2；d(q,p)表示q和p之间的距离，d1<d2, h(q)和h(p)分别表示对q和p进行hash 变换.如果散列函数同时满足上述两个条件，可以称它为(d1,d2,p1,p2)敏感，当通过(d1)敏感性的一个或多个散列函数对数据进行散列时，可以获得一个或者多个哈希表.这个过程称为位置敏感哈希.创建和查询LSH过程为：(1)输入参数；(2) 创建LSH函数；(3) 插入点；(4) 计算每个hash表的hash值；(5) hash值唯一化；(6) hash值相同的归入一类； (7) 计算所有创建的LSH.1.2 目标跟踪目标跟踪方法通常使用MeanShift和CamShift.MeanShift是一种基于外部特征的跟踪算法，利用它可以实现非严格的目标跟踪[9]，该算法是一种由直方图定义的跟踪目标的有效方法.CamShift也是目标跟踪的重要算法之一[10]，它是计算机视觉中平均偏移算法的改写.MeanShift和CamShift算法的主要区别是：MeanShift是基于静态分布的；CamShift基于连续自适应概率分布.文中目标跟踪模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置和目标信息.每个目标的位置，通过目标信息进行评估和确认.目标信息由特征点、描述符、包含目标的窗口、期望目标的位置和其直方图组成.跟踪目标被用于学习目标信息的可信度方面的评估.为了评估目标的可信性，将跟踪的目标信息与标准信息进行比较：最可靠的目标信息定义为级别1，级别1是检测模块中的初始化目标信息.所使用的目标信息主要分为两部分：直方图信息和特征点信息.直方图信息对目标建模是最重要的.使用直方图信息进行以下的工作：(1)定义子窗口；(2)定义和分析目标的形态；(3)标记特征点.定义子窗口：通过将直方图与标准目标直方图进行比较，基于光流的期望目标窗口和CamShift之间选择子窗口.根据直方图的最高速率将每个子窗口划分为正和负子窗口.由包括匹配关键点的正子窗口更新目标的直方图信息.目标的形态定义和分析：分析正直方图和负直方图的分布以定义目标的形状.正子窗口由目标直方图的最大频率定义，可以通过在正子窗口的地图中的负分布来提取目标的形态特征和形状.特征点属于正子窗口，被标记为与正子窗口相同.因此，子窗口包含关于目标的直方图的信息和特征.使用特征点是一种通过匹配特征点来识别目标的简单方法.使用ORB特征点，可以进行以下工作：重新检测目标、预期目标窗口、评估目标的可信性.重新检测目标：当目标跟踪失败时，使用特征点和描述符来检测期望目标窗口，匹配当前训练特征点.期望目标窗口：可以通过使用光流计算单应性来预测目标位置的改变.可信度水平通过确定可信目标的信息来评估.评估可信度水平时，考虑包含正面子窗口的目标信息，目标的形态形状，标签的匹配分布以及基于光流和CamShift的预期窗口.如果决定可信度，则可以通过其他信息来学习提取的目标信息.当目标无法跟踪时，检测模块使用学习目标信息再次检测目标，学习到的目标信息被初始化，具有最高可信度级别的目标信息被更新为标准信息(级别1)，再次学习检测到的目标信息.重新检测模块通过匹配子窗口和特征点来识别对象.2 实验及结果实验处理真实的视频监控场景.第一个视频序列如图1所示，是交通视频监控中路况比较简单的视频.第二个视频序列如图2所示，是商务区商场门口的视频监控.将所提方法在视频中进行测试，运行在台式电脑上，处理器为Intel(R) Core(TM)i5- ***************和8 GB的内存，使用opencv实现所提出的对象的检测和自动跟踪.图1 交通监控目标跟踪Fig.1 Object tracking in traffic monitoring图1为交通视频中目标跟踪的部分结果图，从视频出现运动的目标开始跟踪，图1a视频120帧时，检测到路边出现的行人，矩形框出运动的行人；图1b为视频220帧时，黄色的吉普车出现，算法可以检测出现的多个目标，汽车和行人都被检测到(矩形框框出)并且跟踪；图1c为视频320帧，检测到运动的目标(黑色越野车和行人)，并且分别跟踪；图1d视频的420帧出现多辆汽车，视频中依然有运动的行人，但是红色和黑色车辆出现遮挡的情况并且运行速度基本一致，检测为同一个运动目标，加上白色车辆和行人，共三个运动的目标.图2为商务区行人目标跟踪的部分程序运行结果.图2a为视频80帧时，此时视频中只有年轻女子一个运动目标，程序检测出运动目标，将目标用矩形框框出来，图2b为视频的110帧时，此时监控画面中进入一对夫妻，但是距离较近，并且运动速度一致，所以将此认为一个运动目标.图2c为视频210帧时的监控画面，年轻女子在170帧离开监控，此后一直到210帧，夫妻离开监控视频；图2d为280帧时，拿手机的男士进入视频画面，其作为新的运动目标对其进行跟踪.由实验结果可以看出，所提方法可以检测并且跟踪运动的目标.但是此跟踪算法不能区分开遮挡、运动速度一致并且距离较近的运动目标.图2 商务区行人目标跟踪Fig.2 Object tracking in business district3 结论视频监控系统需要处理越来越多的数据来识别和跟踪目标.这样的系统需要能够处理大量数据的技术，以便通过提取目标的特征来识别和跟踪目标.因此，为了有效地跟踪视频序列内的移动目标，提出使用先进的特征匹配和Camshift的目标识别和跟踪方法，用于实时环境中的目标跟踪.所提出的算法使用不变的特征来提取目标，减少特征描述符的维度.将所提出的方法用于真实的视频场景中进行实验，结果表明，该方法可以在各种环境中自动地跟踪目标.【相关文献】[1] Bi H, Ma J, Wang F. An improved particle filter algorithm based on ensemble Kalman filter and Markov chain Monte Carlo method[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015, 8(2): 447～459.[2] Kulkarni M, Wadekar P, Dagale H. Block division based CAMShift algorithm for real- time object tracking using distributed smart cameras[C].//Multimedia (ISM) 2013 IEEE International Symposium on IEEE,2013.292～296.[3] Mei X, Ling H. Robust visual tracking and vehicle classification via sparse representation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,2011,33(11):2259～2272.[4] Cong D, Shi P, Zhou D. An improved camshift algorithm based on RGB histogram equalization[C].//Image and Signal Processing (CISP) 2014 7th International Congress on IEEE, 2014.426～430.[5] Avidan S.Ensemble tracking[J].IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2007, 29(2): 261～271.[6] Stommel M.Binarising SIFT- descriptors to reduce the curse of dimensionality in histogram-based object recognition[J]. International Journal of Signal Processing Image Processing and Pattern Recognition,2010,3(1):25～36.[7] Du M, Wang J, Li J, et al.Robot robust object recognition based on fast SURF feature matching[C].//Chinese Automation Congress (CAC) 2013.IEEE,2013.581～586.[8] Wang J, He F, Zhang X, et al. Tracking objects through occlusions using improved Kalman filter[C].//Advanced Computer Control (ICACC) 2010 2nd International Conference on IEEE, 2010,(5):223～228.[9] Leichter I, Lindenbaum M, Rivlin E. Mean shift tracking with multiple reference color histograms[J].Computer Vision and Image Understanding,2010,114(3):400～408.[10] Wang Z, Yang X, Xu Y, et al.CamShift guided particle filter for visual tracking[J].Pattern Recognition Letters, 2009,30(4):407～413.。

如何使用Matlab进行目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它可以在图像或视频中自动识别出感兴趣的目标物体。

Matlab作为一款强大的数学建模和仿真软件，在目标检测与识别方面也提供了丰富的工具和函数库。

本文将介绍如何使用Matlab进行目标检测与识别的基本流程及常用方法。

一、图像预处理在进行目标检测与识别之前，我们通常需要对图像进行预处理，以提高后续算法的效果。

常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。

在Matlab中，可以使用imnoise、imfilter、edge等函数实现这些功能。

例如，下面是一个图像去噪的示例代码：```matlabI = imread('lena.png'); % 读取图像J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02); % 添加椒盐噪声K = medfilt2(J, [3, 3]); % 中值滤波去噪imshowpair(J, K, 'montage'); % 显示去噪前后对比图像```二、特征提取特征提取是目标检测与识别的关键步骤，它可以将图像中的目标物体与背景进行区分。

在Matlab中，可以使用多种特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。

下面以颜色特征为例，展示如何使用颜色直方图提取特征：```matlabI = imread('apple.jpg'); % 读取图像I = imresize(I, [256, 256]); % 调整图像大小Ihsv = rgb2hsv(I); % 转换为HSV颜色空间h = imhist(Ihsv(:, :, 1), 16); % 计算H通道的直方图h = h / sum(h); % 归一化直方图bar(h); % 显示直方图```三、目标检测目标检测是指在图像中准确定位出目标物体的位置。

高校热点区域空间分布特征研究——以金陵科技学院为例朱霞;翟洪军【摘要】With the advent of the era of big data, large data based on geographic location information provide a new perspective for researchers in the field of human settlements and environment.Inspection of school traffic is very important to the safety of JIT.Therefore, a method of dynamic monitoring of the flow of people in different areas of JIT by thermodynamic method is proposed.The monitoring results are presented on the map dynamically, which makes the heat of human flow in different areas of the school visually present on the map.Experiments show that the proposed potential estimation method achieves real-time results in different image resolutions.The research results are expected to provide convenience for school administrators and other inspections, and provide a path for the better and safer development of JIT.%大数据时代, 基于地理位置信息的大数据为人居环境学科的研究者提供了全新的视角.高校人流量的检查对在校人员的人生安全及学校的管理极为重要, 为此提出一种利用热力图对金陵科技学院各个区域的人流量进行动态监测的方法.监测结果动态呈现出来, 使得学校不同区域的人流量热度直观地呈现出来.实验表明, 提出的势态估计方法在不同图像分辨率下均达到实时效果, 可为学校管理人员等提供视察便利, 为更好地发展平安校园提供参考.【期刊名称】《金陵科技学院学报》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】5页(P43-47)【关键词】热力图;定位;势态估计;基于地理位置的服务【作者】朱霞;翟洪军【作者单位】金陵科技学院网络通信与工程学院,江苏南京 211169;金陵科技学院网络通信与工程学院,江苏南京 211169【正文语种】中文【中图分类】TU98;TP391当今社会正在经历一个通过信息提供价值的时代。

华南农业大学学报 Journal of South China Agricultural University 2023, 44(4): 628-637DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202208008赵润茂, 朱政, 陈建能, 等. 3D LiDAR感知的植物行信息提取方法与试验[J]. 华南农业大学学报, 2023, 44(4): 628-637.ZHAO Runmao, ZHU Zheng, CHEN Jianneng, et al. 3D LiDAR sensing method and experiment of plant row information extraction[J]. Journal of South China Agricultural University, 2023, 44(4): 628-637.3D LiDAR 感知的植物行信息提取方法与试验赵润茂1,2 ，朱　政1，陈建能1,2 ，范国帅1，王麒程1，黄培奎3(1 浙江理工大学 机械与自动控制学院, 浙江 杭州 310018； 2 浙江省种植装备技术重点实验室,浙江 杭州 310018； 3 华南农业大学 工程学院, 广东 广州 510642)摘要: 【目的】针对林间或冠层下等卫星信号严重遮挡的区域，提出一种面向农业机器人导航环境感知的低成本3D激光雷达(LiDAR)点云信息处理与植物行估计方法。

【方法】利用直通滤波器滤除感兴趣区域外的目标无关点；提出均值漂移聚类、扫描区域自适应的方法分割每棵植物主干，垂直投影主干点云估算中心点；利用最小二乘法拟合主干中心，估计植物行。

分别在开阔地的仿真果园与水杉树林进行模拟试验与田间试验，以植物行向量与正东方夹角为指标，计算本研究提出的方法识别的植物行信息与GNSS卫星天线定位测得的植物行真值间的角度误差。

【结果】采用提出的3D LiDAR点云信息处理与植物行估计方法，模拟试验和田间试验对植物行识别误差平均值分别为0.79°和1.48°，最小值分别为0.12°和0.88°，最大值分别为1.49°和2.33°。

红外成像目标检测与识别方法研究红外成像目标检测与识别方法研究摘要：红外成像技术在目标检测与识别领域具有重要应用价值。

本文综述了红外成像目标检测与识别的常用方法，包括传统方法和深度学习方法。

在传统方法中，介绍了基于光流法、形态学、统计特征以及机器学习的目标检测与识别方法。

在深度学习方法中，主要介绍了基于卷积神经网络的目标检测与识别方法，并对其进行了比较与分析。

最后，对红外成像目标检测与识别方法的未来发展进行了展望。

关键词：红外成像、目标检测、目标识别、传统方法、深度学习方法1. 引言红外成像技术是一种通过探测物体表面辐射的热量来生成图像的技术。

不同于可见光成像，红外成像可以在低光降噪、不受天气条件限制以及对热能敏感等方面具有优势。

因此，红外成像技术在军事、航空航天、安防等领域被广泛应用。

2. 传统方法2.1 光流法光流法是一种通过观察图像序列中目标的像素变化来推断目标运动状况的方法。

在红外成像目标检测与识别中，光流法能够通过分析红外图像序列中的目标区域变化来实现目标检测与跟踪。

2.2 形态学方法形态学是一种用来分析和处理图像中形状和结构的方法。

在红外成像目标检测与识别中，形态学方法可以通过对红外图像进行开运算、闭运算以及形态学梯度等操作来实现目标的分割和识别。

2.3 统计特征方法统计特征方法是通过分析图像中目标的统计特征来进行目标检测与识别的方法。

在红外成像中，可以利用目标的热特性、尺寸特性以及纹理特性等统计特征来对目标进行区分和识别。

2.4 机器学习方法机器学习方法在红外成像目标检测与识别中得到了广泛应用。

主要包括传统的支持向量机、决策树、随机森林等方法，以及近年来兴起的深度学习方法。

3. 深度学习方法3.1 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域表现卓越的深度学习算法。

在红外成像目标检测与识别中，通过构建多层卷积层和全连接层的网络结构，可以实现对红外图像中目标的高效、准确的检测与识别。

图像感兴趣区域自动提取算法摘要：感兴趣区域(Regions of Interest)提取技术在图像处理和分析领域有着重要地位。

提出了一种ROI的自动提取算法。

在显著度图和相对位置指示图的基础上，采用基于子区域的区域生长法，以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件，颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。

实验结果表明，该方法与现有算法相比在速度和ROI提取的准确性方面均有提高。

关键词：感兴趣区域，显著度图，区域生长Automatic Extraction of Regions of InterestAbstract:The extraction technique of ROI plays an important role in image analysis.In this paper an automatic extraction of ROI algorithm is proposed.Based on the saliency map and relative position map,use the subregion based region grow method,besides the saliency map and relative positions,this paper joined the information of color and texture.The power of color and texture can adjusted by image content automatically.The experiment prove this algorithm is efficient and effective.Key words:Regions of Interest,saliency map,region grow1引言感兴趣区域(Regions of Interest简称ROI)即图像中最能引起用户兴趣，最能表现图像内容的区域，如能提取出这些区域将会大大提高图像处理和分析的效率和准确度。

基于多信息空间的SAR图像中目标识别研究【摘要】SAR图像中目标识别的相关技术已经成为目前研究热点和难点。

本文主要研究了基于多信息空间的SAR图像判读方法，将SAR图像与红外图像、可见光图像和地理信息系统（GIS，Geographic Information System）结合在一起，有效克服SAR图像在进行影像信息提取与解译中单一信息源的不足。

【关键词】多信息空间；SAR图像；目标识别0 引言遥感图像是探测地物目标综合信息的最直观、最丰富的载体，直接从遥感信息中自动提取地形和专题信息是当前遥感和地理信息系统技术面临的一个迫切而又复杂的问题。

合成孔径雷达（SAR）以其具有全天时、全天候地获取图像资源的能力而在遥感领域中得到广泛地应用。

目前，人工SAR图像目视判读大多采用基于光谱特征、基于单个目标图形特征、基于色调特征、基于阴影特征和基于活动特征等方法，这些方法所得到的判读结果往往不够准确、全面，不能为指挥员的决策提供可靠的情报信息。

并且所得信息无法实现与其它遥感方式与地理信息系统的集成，不能将遥感信息供GIS实时更新、编辑。

因此，如何结合多信息空间来辅助SAR图像中目标的识别，以提高SAR图像情报生成的效率、提高判读结果的准确性，具有重要的意义。

并且基于多信息空间的SAR图像信息提取方法对于未来实现遥感影像的智能解译也是一种研究方法的探索[1-2]。

1 多信息空间的概念所谓多信息空间，就是将多种信息来源处获得的信息，经过筛选加工，有机地融合而成的多维信息系统，是各类信息可以更好地为我所用。

SAR图像在目标识别方面有很多难点，工作中很容易造成遗漏甚至错误。

但如果基于多信息空间，将多种传感器获取到的图像与SAR图像相融合，各取其长处，再结合地理信息系统对图像获取位置的地理信息，很多难题便可以迎刃而解[3]。

2 基于多信息空间的SAR图像中目标识别2.1 与其他遥感方式相结合2.1.1 SAR图像与可见光配准融合合成孔径雷达与可见光遥感不同，是一种主动式遥感系统。

传统计算机视觉算法与深度学习算法在目标检测中的对比研究近年来，随着深度学习技术的发展和应用，其在计算机视觉领域的重要性越来越被人们所认识。

其中，目标检测是计算机视觉中的一个重要应用领域，深度学习在目标检测中的应用也受到了极大的关注。

传统计算机视觉算法与深度学习算法在目标检测中的对比研究成为了近年来的热点问题。

一、传统计算机视觉算法在介绍传统计算机视觉算法之前，需要先了解一些概念和基本流程。

目标检测是指在图像中找出感兴趣的目标，并标出它们的位置和边界框。

传统图像处理中常用的算法主要分为基于特征的方法和基于学习的方法。

1.基于特征的传统算法基于特征的方法可以分为两个重要的步骤：生成感兴趣区域(Region Proposals)和分类。

生成感兴趣区域一般采用滑动窗口(Sliding Window)或其他区域提议方法，而分类则通过一些特定的特征对每个提议进行分类。

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)特征是一种基于尺度空间极值检测算法的特征提取方法，是目前最常用的基于特征的目标检测算法之一。

它可以提取尺度不变特征，具有旋转不变性和抗噪性等优点。

SIFT特征可以通过先对图像进行尺度空间的构建，然后在不同尺度下检测极值点，并为每个极值点分配方向，最后提取出每个点的局部特征。

HOG (Histogram of Oriented Gradients)特征是一种基于图像梯度方向的特征提取方法，其流程主要包括计算图像梯度、将梯度方向划分为若干个区间、统计每个区间内的梯度值大小，最终得到一个方向直方图。

以上这些基于特征的传统算法表现出良好的效果。

但是，由于基于特征的方法对输入图像有很强的先验知识要求，不同的特征对不同类别的目标区分效果不同，因此，生成和选择合适的特征变得尤为重要。

同时，特征的函数形式也可能成为限制算法表现的瓶颈。

2.基于学习的传统方法在图像目标检测的任务中，可以使用基于学习的方法来通过训练学习模型来检测目标。

遥感图像中的目标检测与识别技术研究当今社会中，随着技术的不断发展和创新，遥感技术越来越受到人们的关注和重视。

其中，遥感图像中的目标检测和识别技术是研究和应用非常广泛的一个领域。

所谓遥感图像，就是使用遥感技术获取的空间数据，它广泛应用于地球资源调查、环境保护、城市规划、农业发展、地质勘探、国土安全等领域。

遥感图像中，通过目标检测和识别技术能够分析和提取出图像中的有用信息，支持和促进各种应用。

目标检测和识别技术是遥感图像处理中的核心技术之一。

它不仅可以在遥感数据分析中发挥重要作用，还可以被广泛应用于不同领域。

目标检测和识别技术的发展，也受到了计算机科学、人工智能领域的广泛关注。

在目标检测中，我们需要检测出图像中的感兴趣区域，并将这些区域与背景区域进行区分。

这需要通过各种特征提取算法和分类算法来实现。

在目标识别中，我们需要对检测出的感兴趣区域进行分类，以确定它们所代表的实体。

这需要使用分类算法和机器学习算法。

近年来，随着计算机视觉和机器学习领域的发展和创新，目标检测和识别技术也在不断提升和进化。

其中，深度学习技术的广泛应用，为目标检测和识别带来了重要的推动力。

深度学习技术能够自动学习特征，从而实现对图像中目标的快速、精确和准确的检测和识别。

其中，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的深度学习神经网络模型，并被广泛应用于目标检测和识别。

遥感图像中的目标检测和识别技术需要面临许多挑战。

由于遥感图像具有大规模、高分辨率和多维多通道的特点，因此需要处理大量的数据和特征。

这需要算法能够处理高效的数据和特征，以减少计算开销和需求。

此外，由于遥感图像中的目标通常具有多尺度和复杂形状，因此算法还需要适应各种目标大小和形状变化，以保证高精度的识别。

在解决这些挑战的过程中，我们可以采用一些成熟的技术和策略。

例如，我们可以使用多层级特征提取和融合算法，在不同层级上提取特征并融合，从而获得更加准确和高效的检测和识别结果。

我们还可以使用迁移学习和弱监督学习技术，利用现有数据和知识来提高算法的性能和精度。