基于紅外面陣掃描系統(tǒng)的弱小目標檢測的開題報告

基于紅外面陣掃描系統(tǒng)的弱小目標檢測的開題報告一、研究背景及意義紅外面陣掃描技術是目前國內外發(fā)展最為成熟的探測技術之一，其在軍事、安防、航天等領域得到了廣泛應用。在軍事領域，紅外探測可以有效地探測到敵方的隱蔽目標，如坦克、戰(zhàn)車、武器庫等；在安防領域，紅外探測可以應用于監(jiān)控及反恐任務中，比如探測走私車輛等非法移動目標；在航天領域，紅外探測可以用于地球觀測、星際探測等方面。而弱小目標檢測則是紅外探測技術的一項重要研究領域，其應用于探測小型無人機、小型航空器、輕型車輛等目標，具有廣泛的應用前景。二、研究目的本研究的目標是開發(fā)一種基于紅外面陣掃描系統(tǒng)的弱小目標檢測技術，通過對紅外圖像的處理來實現(xiàn)對弱小目標的識別和追蹤，進而提高系統(tǒng)的檢測性能和精度。三、研究內容及技術路線本研究將采用基于嵌入式平臺的紅外面陣掃描系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有成像速度快、探測距離遠、探測精度高等優(yōu)點，適用于弱小目標的探測。具體工作流程如下：1.系統(tǒng)構建：搭建基于嵌入式平臺的紅外面陣掃描系統(tǒng)，并對系統(tǒng)進行校準和測試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。2.數(shù)據(jù)采集：通過系統(tǒng)對紅外圖像進行采集，并建立基本的紅外圖像數(shù)據(jù)庫。3.數(shù)據(jù)預處理：對采集的紅外圖像進行預處理，以提高系統(tǒng)對弱小目標的識別和跟蹤能力。常用的預處理方法包括圖像增強、濾波、去噪等。4.目標檢測：采用深度學習等算法，對預處理后的圖像進行目標檢測，通過分類器來對目標進行識別和分類，提高系統(tǒng)的準確性和精度。5.目標跟蹤：針對目標的運動特性，通過跟蹤算法實現(xiàn)對目標的跟蹤，保證系統(tǒng)能夠對目標進行實時追蹤和記錄。四、研究成果本研究的最終目標是實現(xiàn)一種能夠對弱小目標進行準確識別和跟蹤的基于紅外面陣掃描系統(tǒng)的檢測算法，提高系統(tǒng)的檢測性能和精度，并在軍事、安防、航天等領域得到廣泛的應用和推廣。五、研究難點及解決方法1.紅外圖像預處理算法的選擇：紅外圖像的預處理是實現(xiàn)弱小目標檢測的關鍵步驟，因此需要研究和比較各種預處理算法的優(yōu)劣，選擇最優(yōu)算法。2.目標識別與分類的算法研究：對于不同種類的目標，需要采用不同的算法進行識別和分類，因此需要研究各種目標識別與分類算法的應用。3.目標跟蹤算法的研究：當目標在圖像中發(fā)生位置、大小、形狀等變化時，需要研究可靠的目標跟蹤算法，確保系統(tǒng)能夠實時準確地追蹤目標。六、研究計劃按照以上內容和技術路線，本研究計劃分為以下幾個階段：第一階段：系統(tǒng)構建和校準，建立基礎的紅外圖像數(shù)據(jù)庫。第二階段：研究和比較各種紅外圖像預處理算法，確定最優(yōu)算法。第三階段：研究各種目標識別與分類算法，并進