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基于SURF的UAV快速目标识别算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:V219[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程;航空宇航科学技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学第365研究所,西安710065, [2]西北工业大学自动化学院,西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61074155).
中文摘要:

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF(SpeededUpRobustFeatures)的快速目标识别算法。对UAV侦察图像进行预处理,采用不变矩构造遗传算法的适应度函数,利用遗传算法的全局搜索能力快速地提取可能包含目标的ROI(Region Of Interesting)区域。在ROI区域和模板图像中提取SURF特征点,采用最近邻的匹配算法搜索匹配对,从而精确确定目标的位置。仿真结果显示,该算法可以明显地提高目标识别的实时性并具有相当的鲁棒性。

英文摘要:

In order to solve the problem of robust identification of target in the UAV reconnaissance image in real time, a fast recognition algorithm based on Speeded Up Robust Feature(SURF) is proposed in this paper. A similar matching function using moment invariant features is constructed as the fitness function in the genetic algorithm. Then the region of interest which may contain target is selected using genetic algorithm. Speeded up robust features are taken between the ROIs and the match pair is found using nearest matching algorithm. The match pair is used to determine the location of the target accurately. The result of simulation indicates that the algorithm is not only effective on enhancing the real-time ability of identifying target, but also robust.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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