CN113554694A - 一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 - Google Patents
一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113554694A CN113554694A CN202111103160.5A CN202111103160A CN113554694A CN 113554694 A CN113554694 A CN 113554694A CN 202111103160 A CN202111103160 A CN 202111103160A CN 113554694 A CN113554694 A CN 113554694A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared
- intensity value
- area
- pixels
- infrared radiation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000000779 smoke Substances 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 130
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 claims description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
- G01M11/02—Testing optical properties
- G01M11/0242—Testing optical properties by measuring geometrical properties or aberrations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30212—Military
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明给出了一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统,包括:采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像;计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值;对第二红外图像进行边缘检测;对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分;计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到第二辐射强度值和第二地物背景强度值;计算各个红外辐射源的衰减率;统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。本发明能够准确估计红外波段的烟幕有效遮蔽面积。
Description
技术领域
本发明属于材料消光技术领域,具体涉及一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统。
背景技术
在军民融合、大数据分析等领域,随着现代科学技术的发展,新型可见光与红外波段侦察设备的广泛应用,使侦察与监视的水平和能力有了极大提高,对具有高效遮蔽能力的烟幕需求越来越迫切。烟幕遮蔽是一种快速、高效遮蔽目标的手段。 因此,烟幕有效遮蔽性能的研究对于烟幕红外有效遮蔽面积评估具有重大意义。
目前,大多采用传统背景差分法,对当前帧与背景帧进行比较,通过两者的差异,获取目标的信息,该背景帧是依据已有场景信息所建立的背景模型,需要预先设置好,且对光照引起的动态环境十分敏感,在复杂背景下,由于噪声的影响,极易造成目标信息的丢失以及误判。
传统背景差分法无法直接在红外波段统计烟幕有效遮蔽面积,因为要想得到红外波段烟幕的有效遮蔽面积,必须使烟幕的遮蔽效果满足一定条件,即可以有效遮蔽红外辐射源,传统背景差分法直接通过当前帧与背景帧相减来获取目标,只能获取烟幕释放时部分目标,有些不满足遮蔽标准的目标也被算入其中,无法体现烟幕遮蔽效果是否满足条件,也无法解决如何判断为有效遮蔽面积的问题,因此,针对红外成像设备所采集的烟幕释放图像,传统背景差分法很难进行有效遮蔽估算。
发明内容
本发明的目的之一,在于提供一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法,该方法能够准确估计红外波段的烟幕有效遮蔽面积。
本发明的目的之二,在于提供一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取系统。
为了达到上述目的之一,本发明采用如下技术方案实现:
一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法,所述获取方法包括如下步骤:
步骤一、采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像;
步骤二、计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;
步骤三、对第二红外图像进行边缘检测;
步骤四、对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;
步骤五、计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;
步骤六、根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源的衰减率;
步骤七、统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
进一步的,步骤一和步骤二之间,所述获取方法还包括:
对第一红外图像和第二红外图像分别进行滤波降噪处理。
进一步的,步骤四和步骤五之间,所述获取方法还包括:
判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入步骤五;如否,则直接进入步骤五。
进一步的,步骤六中,所述衰减率为:
其中,β为衰减率;W 1和W 2分别为第一辐射强度值和第二辐射强度值;B 1和B 2分别为第一地物背景强度值和第二地物背景强度值。
进一步的,步骤七中,所述红外有效遮蔽面积为:
S=n*s p *(R/f)2;
其中,S为红外有效遮蔽面积;n为大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数;s p 为红外成像设备单个像元的面积;f为红外成像设备光学系统的焦距;R为红外成像设备和实际场地的距离。
为了达到上述目的之二,本发明采用如下技术方案实现:
一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取系统,所述获取系统包括:
采集模块,用于采集烟幕释放前的第一红外图像和释放后的第二红外图像;
第一计算模块,用于计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;
边缘检测模块,用于对第二红外图像进行边缘检测;
连通区域划分模块,用于对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;
第二计算模块,用于计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;
第三计算模块,用于根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源的衰减率;
统计模块,用于统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
进一步的,所述获取系统还包括:
滤波降噪处理模块,用于对第一红外图像和第二红外图像分别进行滤波降噪处理。
进一步的,所述获取系统还包括:
判断模块,用于判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入第二计算模块;如否,则进入第二计算模块。
本发明的有益效果:
本发明通过计算烟幕释放前的第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;通过对第二红外图像进行边缘检测,提取第二红外图像的边缘轮廓;对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源辐射源的衰减率;统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积,实现了快速地、准确地提取释放烟幕时的目标特性,得到红外有效烟幕遮蔽面积,为后续烟幕红外有效遮蔽面积评估作出有力依据;本发明计算量少,运算效率高。
附图说明
图1为烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作出详细说明。
本实施例给出了一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法,参考图1,该获取方法包括如下步骤:
S1、采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像。
本实施例可采用爆炸释放或无人机喷洒等不同释放装置条件下释放烟幕,借助红外成像设备在固定机位的条件下获取烟幕释放前后的红外图像,并用Python读取视频每一帧图像。本实施例中的红外成像设备获取图像为灰度图像。
为了避免复杂背景下噪声导致的目标信息的丢失,提高图像质量,本实施例对第一红外图像和第二红外图像进行滤波降噪处理,以消除噪声的影响。
S2、计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值。
本实施例中,每个红外辐射源为排列成正方形的四个像元,该正方形记为对应红外辐射源的红外辐射区域,红外辐射区域内四个像元的灰度均值为对应红外辐射区域的辐射强度值,围绕四个像元且位于红外辐射区域外的所有像元的灰度均值即为地物背景强度值。
本实施例中,第一辐射强度值和第一地物背景强度值以无量纲灰度值表示。第一辐射强度值为烟幕释放前,位于红外辐射区域内4个像元灰度均值。第一地物背景强度值为烟幕释放前,围绕红外辐射区域内4个像元且位于红外辐射区域外的所有像元的灰度均值。
S3、对第二红外图像进行边缘检测。
由于烟幕扩散过程中,可能各处浓度不同,导致各个第二红外图像的边缘轮廓不完整或不清晰,需要对第二红外图像进行边缘检测,提取出第二红外图像的边缘轮廓,从而更好地描绘出烟幕轮廓。现有边缘检测方法很多,如Canny算子、Sobel算子和Roberts算子等等。
S4、对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域。
本实施例的有效像元的灰度值为1,非有效像元的灰度值为0。
由于相邻两个连通区域之间的间隔像元数非常小,可以将相邻两个连通区域之间的每个间隔像元进行平滑处理后合并,在保证不影响整个衰减率的计算结果准确性的前提下,降低了运算量。具体实现过程为:
判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入步骤五;如否,则直接进入步骤五。
S5、计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值。
本实施例中,第二辐射强度值和第二地物背景强度值以无量纲灰度值表示。第二辐射强度值为烟幕释放后,位于红外辐射区域内4个像元灰度均值。第二地物背景强度值为烟幕释放后,围绕红外辐射区域内4个像元且位于红外辐射区域外的所有像元的灰度均值。
S6、根据第一地物背景强度值和第二地物背景强度值以及第一辐射强度值和第二辐射强度值,计算各个红外辐射源的衰减率。
本实施例的衰减率为:
其中,β为衰减率;W 1和W 2分别为第一辐射强度值和第二辐射强度值;B 1和B 2分别为第一地物背景强度值和第二地物背景强度值。
S7、统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
本实施例的红外有效遮蔽面积为:
S=n*s p *(R/f)2;
其中,S为红外有效遮蔽面积;n为大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数;s p 为红外成像设备单个像元的面积;f为红外成像设备光学系统的焦距;R为红外成像设备和实际场地的距离。
本实施例中的第一阈值一般取85%。
本发明通过计算烟幕释放前的第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;通过对第二红外图像进行边缘检测,提取第二红外图像的边缘轮廓;对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源辐射源的衰减率;统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积,实现了快速地、准确地提取释放烟幕时的目标特性,得到红外有效遮蔽面积,为后续烟幕红外有效遮蔽面积评估作出有力依据;本发明计算量少,运算效率高。
本实施例可通过下面实施例实现:
另一实施例给出了一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取系统,该获取系统包括:
采集模块,用于采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像。
滤波降噪处理模块,用于对第一红外图像和第二红外图像分别进行滤波降噪处理。
第一计算模块,用于计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值。
边缘检测模块,用于对第二红外图像进行边缘检测。
连通区域划分模块,用于对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域。
判断模块,用于判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入第二计算模块;如否,则进入第二计算模块。
第二计算模块,用于计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值。
第三计算模块,用于根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源的衰减率。
统计模块,用于统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制,尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法,其特征在于,所述获取方法包括如下步骤:
步骤一、采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像;
步骤二、计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;
步骤三、对第二红外图像进行边缘检测;
步骤四、对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;
步骤五、计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;
步骤六、根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源的衰减率;
步骤七、统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
2.根据权利要求1所述的获取方法,其特征在于,步骤一和步骤二之间,所述获取方法还包括:
对第一红外图像和第二红外图像分别进行滤波降噪处理。
3.根据权利要求1所述的获取方法,其特征在于,步骤四和步骤五之间,所述获取方法还包括:
判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入步骤五;如否,则直接进入步骤五。
5.根据权利要求1~3中任意一项所述的获取方法,其特征在于,步骤七中,所述红外有效遮蔽面积为:
S=n*s p *(R/f)2;
其中,S为红外有效遮蔽面积;n为大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数;s p 为红外成像设备单个像元的面积;f为红外成像设备光学系统的焦距;R为红外成像设备和实际场地的距离。
6.一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取系统,其特征在于,所述获取系统包括:
采集模块,用于采集烟幕释放前的第一红外图像和烟幕释放后的第二红外图像;
第一计算模块,用于计算第一红外图像中各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第一辐射强度值和第一地物背景强度值;
边缘检测模块,用于对第二红外图像进行边缘检测;
连通区域划分模块,用于对边缘检测后的第二红外图像进行连通区域划分,得到各个连通区域;
第二计算模块,用于计算最大连通区域内各个红外辐射区域内各个像元灰度均值和对应红外辐射区域外围各个像元灰度均值,得到每个红外辐射区域的第二辐射强度值和第二地物背景强度值;
第三计算模块,用于根据第一辐射强度值、第一地物背景强度值以及第二辐射强度值和第二地物背景强度值,计算各个红外辐射源的衰减率;
统计模块,用于统计大于第一阈值的衰减率对应的红外辐射区域内像元数并计算烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积。
7.根据权利要求6所述的获取系统,其特征在于,所述获取系统还包括:
滤波降噪处理模块,用于对第一红外图像和第二红外图像分别进行滤波降噪处理。
8.根据权利要求6所述的获取系统,其特征在于,所述获取系统还包括:
判断模块,用于判断两个连通区域之间的间隔像元数是否小于第二阈值,如是,则对两个连通区域之间的各个间隔像元进行平滑处理并合并为新的连通区域,进入第二计算模块;如否,则进入第二计算模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111103160.5A CN113554694A (zh) | 2021-09-22 | 2021-09-22 | 一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111103160.5A CN113554694A (zh) | 2021-09-22 | 2021-09-22 | 一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113554694A true CN113554694A (zh) | 2021-10-26 |
Family
ID=78106409
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111103160.5A Pending CN113554694A (zh) | 2021-09-22 | 2021-09-22 | 一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113554694A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114913218A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-16 | 中国人民解放军63891部队 | 一种基于极小模网络的烟幕红外遮蔽面积测量方法 |
CN114926524A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 中国人民解放军63891部队 | 一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度的方法 |
CN114926408A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 中国人民解放军63891部队 | 烟幕对红外遮蔽效果的测量方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005119896A (ja) * | 2003-10-15 | 2005-05-12 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 赤外線遮蔽発煙組成物 |
CN105092210A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-11-25 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 一种同时测量烟幕衰减率及辐射强度的方法 |
CN110111336A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-08-09 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种烟雾检测方法、系统、计算机可读存储介质及设备 |
CN111242912A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-05 | 北京电子工程总体研究所 | 一种烟幕干扰效能获取方法 |
-
2021
- 2021-09-22 CN CN202111103160.5A patent/CN113554694A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005119896A (ja) * | 2003-10-15 | 2005-05-12 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 赤外線遮蔽発煙組成物 |
CN105092210A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-11-25 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 一种同时测量烟幕衰减率及辐射强度的方法 |
CN110111336A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-08-09 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种烟雾检测方法、系统、计算机可读存储介质及设备 |
CN111242912A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-05 | 北京电子工程总体研究所 | 一种烟幕干扰效能获取方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
何康瑜: "输电线路山火识别方法研究", 《通讯世界》 * |
曲杨等: "基于边缘信息和Otsu的红外图像分割方法", 《指挥控制与仿真》 * |
朱晨光等: "小波分析法在红外烟幕面积评估中的应用", 《兵工学报》 * |
李一: "红外烟幕遮蔽效应测试方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技II辑》 * |
王英立: "烟幕全遮蔽能力的理论与实验研究", 《万方数据》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114913218A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-16 | 中国人民解放军63891部队 | 一种基于极小模网络的烟幕红外遮蔽面积测量方法 |
CN114926524A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 中国人民解放军63891部队 | 一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度的方法 |
CN114926408A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 中国人民解放军63891部队 | 烟幕对红外遮蔽效果的测量方法 |
CN114926524B (zh) * | 2022-04-29 | 2024-04-26 | 中国人民解放军63891部队 | 一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度的方法 |
CN114913218B (zh) * | 2022-04-29 | 2024-04-30 | 中国人民解放军63891部队 | 一种基于极小模网络的烟幕红外遮蔽面积测量方法 |
CN114926408B (zh) * | 2022-04-29 | 2024-05-28 | 中国人民解放军63891部队 | 烟幕对红外遮蔽效果的测量方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113554694A (zh) | 一种烟幕释放过程中红外有效遮蔽面积的获取方法和系统 | |
CN104483326B (zh) | 基于深度信念网络的高压线绝缘子缺陷检测方法及系统 | |
CN111260616A (zh) | 一种基于Canny算子二维阈值分割优化的绝缘子裂纹检测方法 | |
CN107730517B (zh) | 一种基于自适应亮度分割的火灾视频图像分析算法 | |
CN109375068B (zh) | 一种基于紫外成像电晕检测的目标识别方法及装置 | |
CN110378902B (zh) | 一种高噪声背景下的划痕检测方法 | |
CN112419261B (zh) | 具有异常点去除功能的视觉采集方法及装置 | |
Prabhakar et al. | A novel design for vehicle license plate detection and recognition | |
CN108133488A (zh) | 一种红外图像前景检测方法及设备 | |
CN110879131B (zh) | 目视光学系统的成像质量测试方法、成像质量测试装置和电子设备 | |
Fan et al. | Dim small target detection based on high-order cumulant of motion estimation | |
CN112288682A (zh) | 基于图像配准的电力设备缺陷定位方法 | |
Fang et al. | Detection of building shadow in remote sensing imagery of urban areas with fine spatial resolution based on saturation and near-infrared information | |
CN112115778B (zh) | 一种在环仿真条件下车道线智能识别方法 | |
KR102030768B1 (ko) | 영상을 이용한 가금류 무게 측정 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치 | |
CN110378934A (zh) | 主体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN113971681A (zh) | 一种复杂环境下带式输送机边缘检测方法 | |
CN111583202B (zh) | 一种毛丝检测方法及装置 | |
CN111626104A (zh) | 一种基于无人机红外热像的电缆隐患点检测方法和装置 | |
CN108830834B (zh) | 一种爬索机器人视频缺陷信息自动提取方法 | |
CN111708907B (zh) | 一种目标人员的查询方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109886133B (zh) | 一种基于光学遥感图像的船只检测方法及系统 | |
CN115423861A (zh) | 气体泄露检测方法及装置、设备、存储介质 | |
US20230245445A1 (en) | An object detection method | |
CN114266837A (zh) | 一种道路标识检测方法、装置、设备及计算机存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |