目标检测

目标检测

一、填空.

线段有( )个端点,射线有( )端点,直线(）端点．其中（）和（）可以无限延长，不可度量；（）的长度是有限的，可以度量的．

二、请你把左边对图形的描述和右边相应的图形用线连接：

①以Ａ为端点，经过点Ｂ的射线

②连结Ａ，Ｂ两点的线段

③经过Ａ，Ｂ两点的直线

能力提升题：

仔细观察下图：

A B C

线段有：

射线有：

直线有：

运动目标检测光流法详解

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

目标检测与跟踪

第九章图像目标探测与跟踪技术 主讲人：赵丹培 宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@https://www.wendangku.net/doc/6b8045802.html, 电话：82339972

目录 9.1 概论 9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述 9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题

9.1 概论 1、课程的学习目的 学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。 2、主要参考书： 《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社； 《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社； 《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；

引言：学习目标检测与跟踪技术的意义 ?现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 ?成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。 ?例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。

?随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。

四年级数学上册目标检测参考答案

四年级数学上册目标检测参考答案 第一单元 练习一 百发百中 一、填空 （1）万千万九（2）万十万百万千万（3）计数单位10 （4）7个千4个十万（5）4 （6）九亿 5 5个亿（7）100000 99999 1 （8）3057090 二、94000500 九千四百零五万 940050 九百四十万零五百 9400500 九百四十万五千 9405000 九千四百万零五百 94050000 九十四万零五十 竞技搏击10万100万1000万 练习二 百发百中 一、（1）300000 （2）20000000 （3）1514290000 （4）69400 二、60090000 50336700 800204 10000080 三、（1）2305000 （2）70082400 （3）9000900 （4）50005000 四、（1）2001050027 （2）805002000 （3）1008006090 竞技搏击 （1）606600 （答案不唯一） （2）873210 102378 873201 873021 870321 870231（后4空答案不唯一） 练习三 百发百中 一、5400872 1000020 34800723 4803070 2090030 90094003 4802000 5900000 二、（1）A（2）B 三、（1）×（2）√(3)× (4) √

1、980000 2、（1）7654000 （2）4000567唯一（3）7065040 （4）7060504 （答案不唯一） 练习四 百发百中 一、< < < < > < = > > > 二、（1）1000000 > 999999 >9989999 > 909999 (2)4028922 < 4208922 <4280922 < 42089222 三、（1）太平洋北冰洋 （2）0-6 9 0-9 0 竞技搏击 64980 <70950 <70999 <78700 < 80342 < 88080 <840000 80342 64980 70950 70999 78700 练习五 百发百中 一（1）A（2）B （3）B （4）A 二、（1）4000万（2）1690万（3）705万（4）960万 三、（1）133800 13万（将目标上的“近似数”应改为“近似数万”，避免学生做的时候出现不知道写“130000”还是写“13万”的现象。 （2）19978 2万 （3）4791000 479万 竞技搏击 （1）64999 55000 （2）47900 97400 79400 （答案不唯一）不能 练习六

基于深度学习的目标检测技术

基于深度学习的目标检测技术 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 在过去的几年中，典型的PASCAL VOC数据集上测量的对象检测性能已经趋于平稳。最好的执行方法是复杂的集成系统，通常结合多个低级别的图像特征与高层次的背景。在本文中，我们提出了一个简单的和可扩展的检测算法，提高了平均准确率（MAP）超过30%，相对于先前的最佳结果VOC 2012实现53.3%的平均准确率。我们的方法结合了两个关键的见解：（1）可以将高容量卷积神经网络（CNNs）应用到自下而上的区域建议中，以便定位和分割对象；（2）当标记的训练数据很少时，监督辅助任务的预训练，然后进行特定领域的微调，可以显著提升性能。由于我们将区域建议与CNNs结合起来，我们称我们的方法为RNCN:具有卷积神经网络特征的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行比较，最近提出的滑动窗口检测器基于类似的卷积神经网络架构。我们发现R-CNN在200级ILSVRC2013检测数据集上大大优于OverFeat。 object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。 object detection技术的演进： RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务： 既要把图中的物体识别出来，又要用方框框出它的位置。

【CN110097596A】一种基于opencv的目标检测系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910362715.4 (22)申请日 2019.04.30 (71)申请人 湖北大学 地址 430062 湖北省武汉市武昌区友谊大 道368号湖北大学教育学院 (72)发明人 牛鑫鑫　陈侃松　董健　王周宇　 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 鲁力 (51)Int.Cl. G06T 7/62(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称一种基于opencv的目标检测系统(57)摘要本发明涉及一种基于opencv的目标检测系统，包括面积筛选模块：采集图像并进行预处理，并根据设置阈值基于面积筛选算法计算像素面积，最后根据得到的像素面积基于实际面积算法计算图像实体的实际面积；图形存在判断模块：采集图像并选取样本，基于图形有无检测算法对选取待测物体进行判断，得到判断结果；轮廓辨别模块：采集图像并选取样本，基于轮廓辨别检测算法对选取待测物体进行图像处理，得到判断结果；相似检测模块：采集图像并选取样本，基于相似检测算法对选取待测物体进行相似度判断，得到判断结果。本发明具有如下优点：可以计算物体的实际面积；在保证准确性的同时，提升了运算速度，毫秒级； 工业现场的需求性非常大。权利要求书3页 说明书8页 附图14页CN 110097596 A 2019.08.06 C N 110097596 A

1.一种基于opencv的目标检测系统，其特征在于，包括： 面积筛选模块：采集图像并进行预处理，并根据设置阈值基于面积筛选算法计算像素面积，最后根据得到的像素面积基于实际面积算法计算图像实体的实际面积； 图形存在判断模块：采集图像并选取样本，基于图形有无检测算法对选取待测物体进行判断，得到判断结果； 轮廓辨别模块：采集图像并选取样本，基于轮廓辨别检测算法对选取待测物体进行图像处理，得到判断结果； 相似检测模块：采集图像并选取样本，基于相似检测算法对选取待测物体进行相似度判断，得到判断结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于opencv的目标检测系统，其特征在于，所述面积筛选模块中，对图像进行预处理具体包括以下步骤： 步骤2.1、针对摄像头采集图像,进行图像灰度化,具体根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均；由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像； Gray(i ,j)＝0.299*R(i ,j)+0.578*G(i ,j)+0.114*B(i ,j) 其中，R(i ,j),G(i ,j),B(i ,j)代表处理前红,绿,蓝三个通道的颜色数值； 步骤2.2、针对步骤2.1得到的灰度图进行高斯平滑处理； 步骤2.3、针对步骤2.2高斯平滑处理之后得到的图像,我们再进行边缘检测,就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘,包括了二维图像上的边缘、角点、纹理基元图。 3.根据权利要求1所述的一种基于opencv的目标检测系统，其特征在于，所述面积筛选模块中，面积筛选算法具体包括以下步骤： 步骤3.1、针对步骤2.3中边缘检测后的图像,进行寻找轮廓,具体令边缘检测后的图像作为八位单通道图像阵列,保存函数运算后的结果,轮廓检索模式采取只检测最外层轮廓,轮廓近似办法压缩水平、垂直、对角元素，只保留该方向的终点坐标,最终查找到轮廓； 步骤3.2、针对步骤3.1寻找到的所有轮廓,进行计算轮廓面积,在计算部分轮廓的情况时，由轮廓弧线和连接两端点的弦围成的区域总面积被计算,轮廓的位置将影响区域面积的符号，因此函数范围的有可能是负值； 步骤3.3、针对步骤3.2计算得到的所有轮廓面积,设置像素面积的阈值大小,也就是设置像素面积的上下限,采用面积筛选算法筛选出我们需要的轮廓面积； 步骤3.4、针对步骤3.3筛选得到的所有符合要求的轮廓面积的轮廓,进行绘制轮廓,具体将步骤3.3筛选得到的轮廓作为要绘制轮廓的图像,所有输入的轮廓，每个轮廓被保存成一个point向量,设置连通性,粗细,颜色绘制出轮廓； 步骤3.5、针对步骤3.2计算得到轮廓的像素面积,通过像素面积大小，通过像素面积，摄像头镜头与物体距离之间比例关系， 计算出物体的实际面积大小； 其中，L 1表示摄像头镜头与物体距离，单位为cm，K是一个固定的比例系数。 权　利　要　求　书1/3页2CN 110097596 A

八年级下目标检测答案

第十四章生物多样性 第一节生物的命名和分类 一．填空题 1．1753，林奈，二名法。2．两，属名，种名，拉丁，属名。3．形态，结构，生理特性。4．界、门、纲、目、科、属、种，种。5．原核生物界、原生生物界、菌物界、植物界、动物界 二．选择题 1．C，2．D，3．A 第二节病毒 一．填空题 1．动物病毒，植物病毒，真菌病毒，细菌病毒（噬菌体）。2．其他生物活细胞中，增殖。3．球状，杆状，丝状。4．俄国，烟草花叶病，细菌。5．细菌，病毒 二．选择题 1．B，2．B，3．B，4．D，5．A，6．C 三．识图作答 1.①蛋白质外壳②核酸。 2.细胞，蛋白质，核酸。 四．简答题 参考答案：①接种人痘、牛痘预防天花。②16世纪荷兰种植者利用嫁接法使郁金香感染病毒，开出美丽杂色花朵。③1885年，巴斯德研究出狂犬疫苗。 第三节原核生物界 一．填空题 1．是否有细胞结构。2．无成形细胞核。3．球状，杆状，螺旋状。4．鞭毛、荚膜等附属结构5．细菌，蓝菌。6．成形的，原核生物。7．荷兰，列文·虎克 二．选择题 1．B，2．D，3．C，4．D，5．B 三．简答题 1.参考答案：绝大多数细菌对人类有益，如食品工业中制造醋、味精等调味品；烹调和取暖用的天然气是数百万年前生活在湖底和沼泽淤泥中的细菌产生的；酸奶、泡菜以及很多腌制食品的制作也离不开细菌；豆科植物根瘤里的根瘤菌有固氮作用；分解动植物残骸，维持地球上的物质循环。少数种类有害，如一些致病菌使人生病；大肠杆菌等细菌造成食品污染。 2.参考答案：开窗通风、熏蒸白醋、喷洒消毒液。 第四节原生生物界 一．填空题 1．藻类，原生动物，原核生物。2．有真正（成形）的细胞核，真核生物。3．色素，绿藻，褐藻，红藻。4．叶绿体，鞭毛，原生。5．圆柱，螺旋盘绕，带，液泡，细丝。6．过多，藻类，赤潮 二．选择题 1．D，2．D，3．D，4．A，5．B 第五节菌物界 一．填空题 1．黏菌，真菌，真菌，6万。2．真正（成形）的细胞核。3．菌丝，菌丝。4．物质循环，生态平衡。5．叶绿体，腐生，寄生。6．酵母菌，有机物（淀粉），二氧化碳 二．选择题 1．D，2．B，3．C，4．C，5．D 三．简答题 参考答案：霉菌中含有毒素，容易造成食物中毒。 第六节植物界 一．填空题

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

《图像检测、跟踪与识别技术》论文 论文题目： 图像检测、跟踪与识别技术与现代战争 专业：探测制导与控制技术 学号：35152129 姓名：刘孝孝

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。 2．2 目标检测、跟踪与识别技术在精确制导上的应用 精确制导方式很多，包括主动式、半主动式和被动式寻的制导方式，通过设在精确制导武器

北京朝阳七年级下册《语文目标检测》每课四世同堂答案

七下目标检测参考答案 第一单元 1.从百草园到三味书屋 7.鼓励创新。注意景物与房舍的顺序。 2.爸爸的花落了 6.注意人物的辈分。 3.丑小鸭 6.二儿子钱仲石跟日本人同归于尽；觉醒的战士（不惧死亡，孤身抗战）；到处巴结日本人为冠晓荷谋一个官位；痛心山河失守，渴望亲赴国难，尽自己一份微薄之力；对一大家子人的责任，一大家子人的温饱等待着他。 4.诗两首 5.祁老太爷闭上眼，想起今天街上的情景，想起那卖兔儿爷的瘦子的话，想起刚刚夹着蓝布包站在门槛那儿的钱夫人...是了...她说孟石也快不行了...他原先想，只要日本人还让一个本本分分的老人过七十五岁生日，便恨不起来，可如今...今年已经是这样，明年呢？明年怕是连兔儿爷的影子都见不着了...北京城...这是要完了啊.... 5.伤仲永 9.钱夫人痛失爱子，表面看上去是因为钱默吟被抓，仲石身死，孟石孱弱的身体经受不住打击而去世，而根本原因则是“覆巢之下无完卵”，国亡了，百姓就无人庇护，陷入了任人鱼肉的境地。祁瑞宣心中深深明白这一点，作为一个也深受亡国之苦的人来说，他想要安慰钱夫人却力不从心，因此就像屠宰场中的两头牛，都面临着死亡，谁也帮不了谁的无助感充满了心头。 第二单元 6．黄河颂 7、（1）C （2）有里有面就是形容某些人办起事来，严谨工整，八面玲珑；说起话来，滴水不漏，顾忌四方与人交往，中规中矩，礼尚往来。不会为了叫别人有面子，自己就丢面子。更不会为了自己的面子，叫别人丢面子。

7．最后一课 8、提示：无论战争正义与否，对人的伤害都是惨重的，包括身体上的伤害、精神上的伤害。 8.艰难的国运与雄健的国民 6．B 9 土地的誓言 7.B 8略 10 木兰诗 8.C 9.略 第三单元 11 邓稼先 7．这段文字生动形象地写出了大赤包的肥胖、虚荣、颐指气使的做派和嚣张跋扈的刁悍。老舍对大赤包的肖像描写可谓神妙，用摸了黄油来比喻发福后连脸上的雀斑，用刚灌好的腊肠来比喻手指肉被戒指包起来后的样子，形神兼备地写出了大赤包发福、肥胖、满脸横肉的样子。用神态和动作的细节描写突出她的虚荣、做作、嚣张的做派和刁悍的性格，如“细细的搽粉抹口红”“放炮似的咳嗽”“象空袭警报器似的哈欠”，性格和形象跃然纸上，令人拍案叫绝。 12 闻一多先生的说和做 4.忠（国家责任、尽忠国家）孝（家庭责任、保全家庭）等 丁约翰冠晓荷大赤包蓝东阳胖菊子等（任选四个即可，熟悉原文） 徘徊、犹豫、矛盾、沉默、缺乏动力等 13 音乐巨人贝多芬 7. 要求：①体现刚升任处长后的得意与骄矜，目空一切。②写出他对面前人与物的不屑一顾。③第一人称写作 14 福楼拜家的星期天 7.（1）金三爷虽然由于自己亲家钱默吟受日本人迫害毒打而恨过日本人，但是因为日本人挑起的战争使得北平的房不够用的了，一方面日本人蜂拥到北平来“采蜜”，另一方面日本军队在北平四围的屠杀教乡民们到北平城里来避难，金三爷的地产中介生意兴旺起来，金三爷的地位也显得重要起来。金三爷心里只有自己的生意，顾不得想别的，他不但忘了什么国家大事，而且甚至于忘了他自己。他仿佛忽然落在了生意网里，左顾右盼全是生意。目光短浅、只看眼前自己个人小利的金三爷也就很快原谅了日本人。

目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别 相关调研 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。 智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。 智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。 智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

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红外小目标检测 报告

红外小目标检测方法概述 1110540103 李方舟 1.什么是红外小目标？ 关于小目标”的定义，目前没有统一的定论。一般认为，当红外成像的距离较远时，在成像平面上只占几个或几十个像素的面积，表现为点状或斑点状，对比度和信噪比较低的目标，即可称之为小目标。 2.为什么要进行红外小目标检测？ 红外成像具有距离远，隐蔽性高，抗干扰能力强，穿透烟尘，雾以及阴霾的能力强，可全天候，全时间工作等优点。因此被广泛应用于监视侦察以及导航等军事领域，成为现代精确制导武器的主要技术之一。 在尽可能远的距离上检测并跟踪到敌方目标，以争取在有利的时机发动攻击。是决定现代战争胜负的重要因素。 距离越远，目标成像面积越小，图象质量越差，对目标的检测和跟踪越困难。 因此，研究小目标的检测和跟踪方法，对提高红外成像系统的作用距离，有着非常重要的意义。 目标检测作为寻的制导系统中的前端处理环节，是精确制导中最为关键和核心的组成部分。只有及时检测到目标，才能保证如目标的如目标跟踪等后续工作的正常进行。基于此原因，在红外凝视成像的图像序列中进行目标检测具有相当的难度，几乎所有的小目标检测法都致力于增强图像的信噪比，积累目标能量，以提高目标检测能力。 3.红外小目标检测方法分析 对于红外目标的检测问题，目标的一些先验信息，如目标的形状、大小，目标灰度变化在时间上的连续性，以及目标运动轨迹的连续性等是有效分割目标和噪声的关键。目标检测方法根据这些特性的使用顺序不同，可分为两大类： 先检测后跟踪( D e t e c t B e f o r e T r a c k ，D B T )方法 和先跟踪后检测( T r a c k B e f o r e D e t e c t ，T B D )方法。 3.1 DBT检测方法 基于先检测后跟踪的目标检测技术属于一类经典的红外目标检测。该类方法分为两步:首先根据目标形状，强度等特性，在单帧图像中检测出候选目标，然后根据实际需要，在分割后的二值化图形序列中，通过序列图像投影到目标轨迹。DBT检测方法主要分以下几种：1）阈值检测方法 所谓阈值检测方法，是基于目标在图像中主要为高频分量，而背景对应低频部分这一事实，对淹没在近似正态分布杂波中的已知其响应分布的小目标，寻求其最佳信噪比。 2）小波分析方法

动态场景中的视觉目标识别方法分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6b8045802.html, 动态场景中的视觉目标识别方法分析 作者：焦迎雪 来源：《电子技术与软件工程》2016年第20期 摘要当前动态场景中的视觉目标识别技术在生活中的角色越来越重要，在军事应用，医疗卫生，交通指挥以及在人工智能方面都能看到该项技术的影子。其中图像目标识别这一环节更是机械视觉领域所不能替代的，是计算机真正能够拥有感知能力的一个重要途径。随着这几年科技的不断发展，目标识别技术也在飞速的提高，正在逐渐从研究阶段转变到现实的生活应用中。通过结合动态场景中受光照、视角以及背景等影响较大的目标对动态场景中的视觉目标识别，本文从视觉目标特征检测与描述和目标识别等方面对动态场景的视觉目标识别方法展开研究。 【关键词】目标识别动态场景特征检测描述支持向量机空间金字塔 1 动态场景中的视觉目标识别方法的背景及意义 视觉目标识别是一种利用图像处理和模式识别领域的理论知识和方法，判断并对存在的感兴趣的目标赋予合理的解释，在必要情况下甚至可以确定其位置。其中视觉目标识别的场景可以分为静态场景和动态场景。现实中的场景大多数为动态场景，受到的环境因素特别大，比如光照条件的影响，场景中物物体的移动等等都会对整个识别环境的过程带来很大的影响。因此，动态场景中视觉目标对工作人员的研究具有一定的挑战。 2 动态识别系统的实际应用 2.1 辅助驾驶系统 辅助驾驶系统即为辅助驾驶员驾驶车辆或者可以使车辆进行自动驾驶的系统。辅助驾驶系统是一种通过雷达，红外探测仪以及摄像头，通过程序精确的为车辆判断自身车辆与障碍物或者在行驶过程中的前方车辆的距离，保证车辆的安全行驶。在遇到紧急的情况的时候，车辆自身的系统可以听过程序付出紧急警报或者自动刹车进行避让，对车辆的行驶以及司机的生命安全做出保障。 2.2 交通监控系统 交通监控系统可以在车辆、交通、以及驾驶员之间建立起一种快速的通讯联系，同时在道路发生拥堵以及道路上行驶的车辆发生故障时可以将这些信息以最快的速度传输给交通管理人员，使之坐车相应的安排。在功能作用上与机场的航空控制器的作用类似。 2.3 智能机器人系统

目标检测综述

一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region

proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。 1. R-CNN (CVPR2014, TPAMI2015) (Region-based Convolution Networks for Accurate Object d etection and Segmentation)

(目标管理)目标检测、跟踪与识别技术与战争

（目标管理）目标检测、跟踪与识别技术与战争

《图像检测、跟踪和识别技术》论文 论文题目： 图像检测、跟踪和识别技术和现代战争 专业：探测制导和控制技术 学号：35152129 姓名：刘孝孝 目标检测、跟踪和识别技术和现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪和识别技术于现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其于军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第壹次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地壹体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于壹体的CISR已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。于现代化战争中，目标识别技术于预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域均有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之壹是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方均于采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠壹种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类

传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪和识别技术于现代战争中的应用 2．1目标检测、跟踪和识别技术于预警探测上的应用 目标检测、跟踪和识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹壹般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有壹个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达仍要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，能够对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。 2．2目标检测、跟踪和识别技术于精确制导上的应用 精确制导方式很多，包括主动式、半主动式和被动式寻的制导方式，通过设于精确制导武器外部的制导站的遥控制导方式，利用地形(高度)匹配和景像(灰度)匹配制导方式，只依靠弹上惯性部件提供制导数据，而不依赖外部信息的惯性制导方式，利用卫星定位(GPS)系统的GPS制导方式。任何壹种制导方式均有其优缺点，壹般来讲，远程精确制导武器均采用俩种之上的制导方式构成复合制导系统，这样不仅能提高制导精度而且也能增强抗干扰能力。于导弹飞行中对目标进行识别，然后进行攻击的技术已经成为这个领域的壹个研究热点，目标成像识别技术将是当前的发展方向。大量的研究试验表明，采用高分辨率雷达获得目标的壹维或二维图像，可使目标识别变得简易而清晰。如美军研制的反导系统陆基相控阵雷达，采用宽带逆合成孔径(ISAR)技术，即利用“距离壹多普勒”的原理，实现对活动目标的雷达

【新人教版七年级数学上册期末目标检测卷及答案全套8份】目标检测试卷(5)及答案(吐血推荐)

D. C. B. A. 七年级(上)期末目标检测数学试卷（五） 一、精心选一选（每题2分，共20分） 1．在跳远测试中，及格的标准是4.00米，王菲跳出了4.12米，记为＋0.12米，何叶跳出了3.95米，记作( ) A.＋0.05米 B.－0.05米 C.＋3.95米 D.－3.95米 2．用大小一样的正方体搭一几何体(左图), 该几何体的左视图是右图中的（） 3．小红家分了一套住房，她想在自己的房间的墙上钉一根细木条，挂上自己喜欢的装饰物，那么小红至少需要几根钉子使细木条固定( ) A.1根 B.2根 C.3根 D.4根 4．下列各式中运算正确的是（） A.1 5 6= -a a B.4 2 2a a a= + C.5 3 25 2 3a a a= + D.b a ba b a2 2 24 3- = - 5．我国是一个严重缺水的国家，大家应倍加珍惜水资源，节约用水。据测试，拧不紧的水龙头每秒钟会滴下2滴水，每滴水约0.05毫升。若每天用水时间按2小时计算，那么一天中的另外22小时水龙头都在不断的滴水. 请计算，一个拧不紧的水龙头，一个月(按30天计算)浪费水（） A. 23760毫升 B. 2.376×105毫升 C. 23.8×104毫升 D. 237.6×103毫升 6．某同学解方程5x－1 ＋3时，把处数字看错得= x，他把处看成了（）Ａ．3Ｂ．－9Ｃ．8Ｄ．－8 7．下列展开图中，不能围成几何体的是（） 8．关于x的方程m x3 4 2= -和m x= +2有相同的解，则m的值是（） A. －8 B. 10 C. －10 D. 8 9．某商场有两件进价不同上衣均卖了80元，一件盈利60%，另一件亏本20%，这次买卖中商家（）Ａ．不赔不赚Ｂ．赚了８元Ｃ．赚了10元Ｄ．赚了32元 10．一列数：0，1，2，3，6，7，14，15，30，__ __,_____,____这串数是由小明按照一定规则写下来的，他第一次写下“0，1”,第二次按着写“2，3”,第三次接着写“6，7”第四次接着写“14，15”，就这样一直接 4 3 -