基于机器视觉的运动目标自主监视技术研究

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1、密级:硕士学位论文基于机器视觉的运动目标自主监视技术研究作者姓名：冯珂垚指导教师:饶鹏研究员中国科学院上海技术物理研究所学位类别:理学硕士学科专业:物理电子学培养单位:中国科学院上海技术物理研究所2018年6月封二学位论文版权使用授权书本人完全了解中国科学院大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存学位论文。本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将学位论文提交《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社，编

2、入CNKI学位论文全文数据库并充实到“学位论文学术不端行为检测系统”比对资源库，同意按章程规定享受相关权益。保密论文在解密后遵守此规定。论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日AutonomousMonitoringTechnologyofMovingTargetBasedonMachineVisionAthesissubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofNaturalSciencesInPh

3、ysicalelectronicsBy[FengKeYao]Supervisor:ProfessorRaoPengShanghaiInstituteofTechnicalPhysicsofChineseAcademyofSciencesJune2018中国科学院大学研究生学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明或致谢。作者签名：日期：中国

4、科学院大学学位论文授权使用声明本人完全了解并同意遵守中国科学院有关保存和使用学位论文的规定，即中国科学院有权保留送交学位论文的副本，允许该论文被查阅，可以按照学术研究公开原则和保护知识产权的原则公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。涉密及延迟公开的学位论文在解密或延迟期后适用本声明。作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要伴随着人工智能技术以及机器视觉技术的高速发展，提升人民生活品质、推动国家安防建设的需求越来越迫切。无论是民用还是军用，视觉图像信息都有着巨大的应用价值，大数据量图像信息的智能处理也已成为近年来的研究

5、热点。作为机器视觉领域的核心技术，基于人工智能算法和资源架构的目标检测识别技术在地面以及空中等自主监视系统中发挥着重要的作用。本文主要研究基于机器视觉的运动目标自主监视技术，探究在多种监视平台下的应用。本文分析了目标自主监视技术所涉及到的运动目标检测跟踪识别等软件算法。首先针对背景运动的情况，采用基于仿射变换和帧差法的运动目标检测跟踪方法将背景运动补偿成相对静止背景，在地面、无人机试验中可以消除动态背景带来的检测误差，实现运动目标检测跟踪。其次，基于HOG特征向量和SVM分类器提出特定目标检测识别算法，基于深度学习神经网络提出多目标自主检测识别算法，开展地面验

6、证试验，可见光图像中，实现飞机目标94.64%检测准确率，舰船目标84.85%检测准确率；红外图像中，实现了汽车目标95.31%检测准确率，行人目标92.79%检测准确率。验证了基于深度学习神经网络算法的检测识别方法在目标形状信息较好的可见光、红外图像上均有较好的多目标检测识别能力。同时，在地面试验硬件平台条件下，单帧图像检测时间为0.7s，平均检测识别准确率可以达到91.89%。本课题基于运动目标自主监视系统的算法研究，使用Python语言OpenCV库，设计开发了动目标自主监视技术平台，验证了算法的可行性。在无人机平台上进行实验，并使用红外飞机图像进行实验

7、验证，最后分析比较了地面智能化处理服务器和星上资源环境的约束条件。地面智能化处理服务器集成了高密度GPU模块，将单帧图片的处理能力提升到0.12s甚至0.06s，硬件架构、重量、功耗、工作温度等均可具备星上工作的可能性，可为天基平台利用人工智能算法和硬件资源架构在星上约束条件下完成大数据智能化处理提供支持。关键词：深度学习，机器视觉，目标检测，目标识别，智能处理I摘要IIAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofartificialintelligencetechnologyandmachinevisiontechnol

8、ogy,theneedtoimprov