CN113820726A - 一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 - Google Patents
一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113820726A CN113820726A CN202111160947.5A CN202111160947A CN113820726A CN 113820726 A CN113820726 A CN 113820726A CN 202111160947 A CN202111160947 A CN 202111160947A CN 113820726 A CN113820726 A CN 113820726A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- histogram
- signal
- visual field
- time
- noise suppression
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000001629 suppression Effects 0.000 title claims abstract description 17
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 claims description 4
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/66—Tracking systems using electromagnetic waves other than radio waves
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明提供一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法。针对非视域目标探测中,目标返回的三次回波极其微弱,导致目标信号难以检测识别的问题,利用非视域目标光子到达直方图信号在帧间存在相关性的特点,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图,从时间维度和帧序列维度进行抑制噪声。本发明与现有技术相比的有益效果在于:能够滤除随机噪声,保留真实的信号,从微弱的光子到达直方图信号中检测提取出目标信号;利用非视域目标光子到达直方图信号帧间的相关性抑制噪声,提高了数据的利用率,有助于减少信号的收集时间,有利于提高非视域探测的实时性。
Description
技术领域
本发明属于光电探测领域,具体涉及一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法。
背景技术
非视域探测技术是近年来提出的一种比较新的技术,它能够对被障碍物遮挡住的场景进行探测、跟踪或是成像,它能够延展我们人类的视域范围。未来,将有可能应用于安全自动驾驶、危险情况救援及机器人视觉等领域,且都有重要的意义。目前已成为国内外研究的热点。与传统光学探测技术有所不同,传统光学探测技术只能够对视线范围内的物体进行探测。如果目标发生遮挡,传统光学探测技术将无法探测。
该技术采取主动探测的方式,发射一束脉冲激光到中介面,激光在中介面会发生漫反射,一部分激光直接返回探测器并被收集到,记为一次回波,一部分漫反射后的激光打在隐藏目标上并发生第二次漫反射到中介面上,此时中介面上将发生第三次漫反射,发生第三次漫反射后返回的光子并被收集到的信号,称为三次回波,由此测量出光子的飞行距离,从而解算出隐藏目标的信息,来实现对非视域目标的探测。由于探测过程中发生了多次漫反射,导致目标返回的光子到达直方图信号极其微弱,往往被噪声淹没,目标信号难以检测。
为了从微弱的直方图信号检测出目标信号,提升信号的信噪比,需要对直方图信号进行滤波处理。
在目前的文献中,对非视域目标光子到达时间直方图信号的滤波往往只是空域的滤波。比如,对信号进行高斯滤波,高斯拟合等方法,找出隐藏目标部分的峰值,从而解算出隐藏目标的信息。空域的滤波只是对一定时间收集到的一帧的信号进行处理,所含有的信息量有限,当隐藏目标信号被噪声淹没的时候,便无法得知隐藏目标的光子到达时间,也就无法解算出隐藏目标的信息。这种空域滤波的方法,滤波效果有限,时常不能满足非视域弱目标探测的要求。另外,还有文献通过长时间累加信号来提升信号的信噪比,长时间的收集信号,使得隐藏目标部分的直方图信号增强,但是长时间收集信号会降低非视域探测的实时性。总之,当前的方法不能够满足对低信噪比的信号进行目标信号的提取分离,是非视域目标探测技术中的一大难点。
发明内容
本发明解决的技术问题:针对非视域目标探测中,隐藏目标返回的三次回波极其微弱,导致目标信号难以检测识别的问题,提供一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法。本发明利用非视域目标光子到达时间直方图信号(下简称为直方图信号)在相邻帧之间稳定存在,而噪声随机出现的特点,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图,从时间维度和帧序列维度进行抑制噪声。
本发明采用的技术方案如下:
一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,该方法包括以下过程:
过程一:
对收集到的非视域目标光子达到时间直方图信号,选择一定的帧数,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图;
过程二:
对所述三维直方图,从时间维度和帧序列维度进行抑制噪声,从而提取出目标信号。
进一步的,所述过程一包括以下步骤:
步骤1、初始化滤波器所使用的帧数;
步骤2、收集相应帧数的直方图信号,将直方图信号中的一次回波去掉,并减去背景直方图信号后,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图。
进一步的,所述过程二包括以下步骤:
步骤3、对每一帧直方图信号在时间维度上进行平滑处理;
步骤4、分别对时间维度上的每个时间分辨单位对应的帧序列方向,进行取交集运算,并对于空集的情况进行赋值处理。
进一步的,所述方法还包括以下步骤:
步骤5、计算滤波结果向量的评价函数值,并根据评价函数,优化所使用的帧数。
进一步的,所述方法还包括以下步骤:
步骤6、重复进行步骤2~5,直到所述评价函数值满足要求,从而实现抑制噪声。
本发明与现有技术相比的有益效果在于:
(1)能够滤除随机噪声,保留真实的信号,从微弱的光子到达直方图信号中检测提取出目标信号;
(2)利用非视域目标光子到达直方图信号帧间的相关性抑制噪声,提高了数据的利用率,有助于减少信号的收集时间,有利于提高非视域探测的实时性。
附图说明
图1是实施例中一个通道信号的原始数据图;
图2是实施例中经过置零一次回波,减去背景和高斯滤波后的结果图;
图3是实施例中建立的光子数、时间、帧序列的三维直方图;
图4是实施例中优化过程中帧数为5帧的时候的滤波结果图;
图5是实施例中优化帧数后帧数为10帧的时候的滤波结果图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施方式。但以下的实施例仅限于解释本发明,本发明的保护范围应包括权利要求的全部内容,而且通过以下实施例对该领域的技术人员即可以实现本发明权利要求的全部内容。
本实施例以某次非视域目标探测实验中采集到的某通道信号为例,采集的其中一帧原始信号如图1所示。经过置零一次回波,减去背景信号并进行高斯滤波后的信号如图2所示。可见,目标信号被噪声掩盖,难以检测出隐藏目标的信息,若要提取出隐藏目标的信息,就需要进一步的处理。本发明的具体步骤如下:
步骤1、初始化滤波器所使用的帧数;
本实施例以一个通道信号例,假设N为滤波器所使用的帧数,初始化帧数为N=5。
步骤2、收集相应帧数的直方图信号,将信号中的一次回波去掉,并减去背景信号后,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图;
对于上述初始化帧数,收集到的每帧信号时间总长度为25ns。然后将信号以0.01ns为间隔,将信号在时间维度上离散为2500个时间分辨单位。图1所示信号最高波峰表示脉冲激光在中介面上直接返回的一次回波位置,待检测提取的隐藏目标的三次回波实际在一次回波右侧的位置。
将信号中一次回波部分置零,以去掉一次回波,然后减去背景信号,并将收集到的N帧直方图信号建立光子数、时间、帧序列的三维直方图。图3所示为N=5帧时建立的三维直方图,在每一帧数据当中,信号部分是稳定连续的,而噪声是随机出现的。
步骤3、对每一帧直方图信号在时间维度上进行平滑处理;
在时间维度对信号进行一维高斯滤波后,得到如图2所示信号。在图2信号中,可以看出,很难分辨出隐藏目标的三次回波位置。
步骤4、分别对时间维度上的每个时间分辨单位对应的帧序列方向,进行取交集运算,对于空集的情况进行赋值处理。
首先,将直方图信号中时间维度上的每个时间分辨单位表示为一个集合b,第k帧直方图信号中第i个时间分辨单位表示为bk(i),k为直方图信号的帧序号。并且将直方图信号的第k帧中第i个时间分辨单位上的值用vk(i)表示。若时间分辨单位上vk(i)<0,则将vk(i)设置为0。集合bk(i)的符号表示如下:
bk(i)=[0,vk(i)),i=1,2,...,2500,k=1,2,...,N (1)
其中,信号在离散后共有2500个时间分辨单位,N表示收集到直方图的帧数。那么收集到N帧的直方图信号X1,X2...XN中每帧的信号为:
Xk={bk(1),bk(2),...,bk(2500)},k=1,2,...,N (2)
其中,Xk表示第k帧直方图信号,如果出现交集为空集的情况,将集合元素设置为{0}。交集运算表示如下:
bins(i)=b1(i)∩b2(i)∩b3(i)∩...∩bN(i),i=1,2,...,2500 (3)
其中,bins(i)表示第i个时间分辨单位取交集后的结果。建立滤波结果向量,用Y来表示。滤波结果向量用来计算评价函数,调整滤波器的帧数。Y的表达式如下:
Y=[vk(1),vk(2),...,vk(2500)] (4)
步骤5、计算滤波结果向量的评价函数值,并根据评价函数,优化所使用的帧数;
此时,初始化的帧数可能无法满足提取目标信号的要求,需要改变使用的帧数来改善抑制噪声的效果。计算经过滤波后的信号的标准差,此处用信号的标准差作为评价函数,但不限于该评价函数。公式如下:
其中,σ为滤波结果向量的标准差,N为滤波器的帧数,μ为Y的算术平均值。使用牛顿优化算法,改变滤波使用的帧数,搜索能使标准差下降的最优值。
其中,Nopt为优化得到的帧数。
步骤6、重复进行步骤2~5,直到评价函数值满足要求,从而实现抑制噪声。
在该数据集下,图4为优化过程中,帧数为5帧时的处理结果,虽然滤除了大部分噪声,但仍有少部分噪声存在,继续优化帧数,如图5是在N=10得到的滤波结果图。从图5可以清晰的看出目标信号所在的位置,找到目标信号便可以进行非视域的探测、跟踪、重建或成像,保证了后续处理的顺利进行。
本实施例对非视域探测时收集到的一个通道的探测信号进行了处理,原本的信号经过减去背景和高斯滤波后依然无法找出目标信号的位置,通过在时间维度和帧序列维度进行噪声抑制,将稳定连续的目标信号保留了下来,保证了后续处理的顺利进行。
本发明未详细阐述部分属于本领域技术人员的公知技术。
Claims (5)
1.一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,其特征在于:
该方法包括以下过程:
过程一:
对收集到的非视域目标光子达到时间直方图信号,选择一定的帧数,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图;
过程二:
对所述三维直方图,从时间维度和帧序列维度进行抑制噪声,从而提取出目标信号。
2.根据权利要求1所述的一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,其特征在于:
所述过程一包括以下步骤:
步骤1、初始化滤波器所使用的帧数;
步骤2、收集相应帧数的直方图信号,将直方图信号中的一次回波去掉,并减去背景直方图信号后,建立光子数、时间、帧序列的三维直方图。
3.根据权利要求2所述的一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,其特征在于:
所述过程二包括以下步骤:
步骤3、对每一帧直方图信号在时间维度上进行平滑处理;
步骤4、分别对时间维度上的每个时间分辨单位对应的帧序列方向,进行取交集运算,并对于空集的情况进行赋值处理。
4.根据权利要求3所述的一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,其特征在于:
所述方法还包括以下步骤:
步骤5、计算滤波结果向量的评价函数值,并根据评价函数,优化所使用的帧数。
5.根据权利要求4所述的一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法,其特征在于:
所述方法还包括以下步骤:
步骤6、重复进行步骤2~5,直到所述评价函数值满足要求,从而实现抑制噪声。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111160947.5A CN113820726B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111160947.5A CN113820726B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113820726A true CN113820726A (zh) | 2021-12-21 |
CN113820726B CN113820726B (zh) | 2023-06-13 |
Family
ID=78916022
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111160947.5A Active CN113820726B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113820726B (zh) |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009036337A2 (en) * | 2007-09-12 | 2009-03-19 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Method and apparatus for spectral deconvolution of detector spectra |
CN101464560A (zh) * | 2009-01-04 | 2009-06-24 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于随机并行优化算法的光束偏转与净化装置 |
CN101614530A (zh) * | 2009-07-29 | 2009-12-30 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种新型光束平漂和角漂实时检测方法及装置 |
CN104197933A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-10 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种望远镜视场中高星等滑动恒星的增强和提取方法 |
CN104518811A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-04-15 | 长安大学 | 基于信道特征序列的数字加权自相关超宽带接收方法及其接收装置 |
CN105869124A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-17 | 空气动力学国家重点实验室 | 一种压敏漆测量图像去噪方法 |
CN106941383A (zh) * | 2017-04-06 | 2017-07-11 | 西安交通大学 | 一种基于空时滤波的突发干扰抑制方法 |
CN107818547A (zh) * | 2016-09-14 | 2018-03-20 | 北京航空航天大学 | 一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法 |
WO2018194746A1 (en) * | 2017-04-18 | 2018-10-25 | Raytheon Company | Ladar range estimate with range rate compensation |
CN110779459A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-11 | 三星电子株式会社 | 图像传感器、成像单元和生成灰阶图像的方法 |
CN110865376A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 电子科技大学 | 一种基于tbd的非直视拐角人体目标定位方法 |
CN111095470A (zh) * | 2017-07-19 | 2020-05-01 | 牛津仪器纳米技术工具有限公司 | 改善的用于电子显微镜的导引 |
CN111856490A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-30 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种非视域目标探测时中介面回波的抑制方法 |
CN112540381A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-23 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 非均匀快速傅里叶变换的非视域单进多出三维重建方法 |
CN112764005A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-05-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种结合形态学滤波的Gm-APD激光雷达低信噪比回波数据重构方法 |
CN112882057A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-01 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种基于插值的光子计数非视域三维成像超分辨方法 |
CN113204010A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-08-03 | 锋睿领创(珠海)科技有限公司 | 非视域目标检测方法、装置和存储介质 |
CN113406594A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于双量估计法的单光子激光透雾方法 |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202111160947.5A patent/CN113820726B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009036337A2 (en) * | 2007-09-12 | 2009-03-19 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Method and apparatus for spectral deconvolution of detector spectra |
CN101464560A (zh) * | 2009-01-04 | 2009-06-24 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于随机并行优化算法的光束偏转与净化装置 |
CN101614530A (zh) * | 2009-07-29 | 2009-12-30 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种新型光束平漂和角漂实时检测方法及装置 |
CN104197933A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-10 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种望远镜视场中高星等滑动恒星的增强和提取方法 |
CN104518811A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-04-15 | 长安大学 | 基于信道特征序列的数字加权自相关超宽带接收方法及其接收装置 |
CN105869124A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-17 | 空气动力学国家重点实验室 | 一种压敏漆测量图像去噪方法 |
CN107818547A (zh) * | 2016-09-14 | 2018-03-20 | 北京航空航天大学 | 一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法 |
CN106941383A (zh) * | 2017-04-06 | 2017-07-11 | 西安交通大学 | 一种基于空时滤波的突发干扰抑制方法 |
WO2018194746A1 (en) * | 2017-04-18 | 2018-10-25 | Raytheon Company | Ladar range estimate with range rate compensation |
CN111095470A (zh) * | 2017-07-19 | 2020-05-01 | 牛津仪器纳米技术工具有限公司 | 改善的用于电子显微镜的导引 |
CN110779459A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-11 | 三星电子株式会社 | 图像传感器、成像单元和生成灰阶图像的方法 |
CN110865376A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 电子科技大学 | 一种基于tbd的非直视拐角人体目标定位方法 |
CN111856490A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-30 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种非视域目标探测时中介面回波的抑制方法 |
CN112540381A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-23 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 非均匀快速傅里叶变换的非视域单进多出三维重建方法 |
CN112764005A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-05-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种结合形态学滤波的Gm-APD激光雷达低信噪比回波数据重构方法 |
CN112882057A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-01 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种基于插值的光子计数非视域三维成像超分辨方法 |
CN113204010A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-08-03 | 锋睿领创(珠海)科技有限公司 | 非视域目标检测方法、装置和存储介质 |
CN113406594A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于双量估计法的单光子激光透雾方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
任禹: "《基于光子测量的非视域目标跟踪技术研究》" * |
任禹等: "非视域定位中光子飞行时间提取方法对比研究" * |
谢佳衡: "《基于光子计数的非视域激光成像方法的优化研究》" * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113820726B (zh) | 2023-06-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111368607B (zh) | 一种机器人、障碍物的检测方法及检测装置 | |
US8395676B2 (en) | Information processing device and method estimating a posture of a subject in an image | |
CN106886216B (zh) | 基于rgbd人脸检测的机器人自动跟踪方法和系统 | |
CN108304781B (zh) | 一种面阵盖革apd激光成像雷达图像预处理方法 | |
US20170309017A1 (en) | Device and method for finding cell nucleus of target cell from cell image | |
CN111369458B (zh) | 基于多尺度滚动引导滤波平滑的红外弱小目标背景抑制方法 | |
CN102663385B (zh) | 一种星上点目标检测方法 | |
CN113822352A (zh) | 基于多特征融合的红外弱小目标检测方法 | |
CN111161308A (zh) | 一种基于关键点匹配的双波段融合目标提取方法 | |
CN116309672B (zh) | 一种基于led标靶的夜间桥梁动挠度测量方法与装置 | |
Zhou et al. | An efficient and robust corner detection algorithm | |
CN113820726A (zh) | 一种非视域目标探测中基于多维滤波的噪声抑制方法 | |
CN116823673B (zh) | 基于图像处理的高速电梯轿厢乘客状态视觉感知方法 | |
CN103413138A (zh) | 一种红外图像序列中点目标检测方法 | |
Khaliluzzaman et al. | Comparative analysis of stairways detection based on rgb and rgb-d image | |
Zhao et al. | Infrared small target detection based on morphological feature extraction | |
CN113919398B (zh) | 一种基于深度学习的非视域目标信号辨识方法 | |
CN111060887B (zh) | 一种基于凹凸搜索的Gm-APD激光雷达低信噪比回波数据信号提取方法 | |
CN114972400A (zh) | 基于频域残差分析的红外弱小目标检测方法 | |
Borgmann et al. | Detection Of Persons In Mls Point Clouds | |
Zhang et al. | Infrared small target detection using modified order morphology and weighted local entropy | |
CN108492320B (zh) | 一种基于并行处理的红外弱小目标检测方法 | |
Parvizi et al. | Real-time 3d head tracking based on time-of-flight depth sensor | |
CN117590353B (zh) | 一种光子计数激光雷达的弱回波信号快速提取及成像方法 | |
Nikonorov et al. | Effective algorithms of flare detection with analysis of the shape in real-time video surveillance systems |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |