【摘 要】
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针对坦克目标,采用形状上下文特征级的异源图像配准以及小波变换图像融合方法.在此基础上,通过提取融合图像HOG特征并生成SVM分类器模型实现坦克目标识别.构建了嵌入式的红外与可见光图像融合系统,定制了 ARM+FPGA样机.采用图像行缓存、窗口缓存等方法对图像进行处理,实现加速遍历图像像素卷积运算.定制了融合算法的IP核,通过软硬件协同设计进行资源优化与合理配置.对复杂背景下的静止和运动坦克目标在PC与嵌入式平台进行了融合和识别实验,结果表明:系统平均耗时为51 ms,帧率约为20 Hz,满足目标检测识别的
【机 构】
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沈阳理工大学兵器科学与技术研究中心,沈阳 110159
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针对坦克目标,采用形状上下文特征级的异源图像配准以及小波变换图像融合方法.在此基础上,通过提取融合图像HOG特征并生成SVM分类器模型实现坦克目标识别.构建了嵌入式的红外与可见光图像融合系统,定制了 ARM+FPGA样机.采用图像行缓存、窗口缓存等方法对图像进行处理,实现加速遍历图像像素卷积运算.定制了融合算法的IP核,通过软硬件协同设计进行资源优化与合理配置.对复杂背景下的静止和运动坦克目标在PC与嵌入式平台进行了融合和识别实验,结果表明:系统平均耗时为51 ms,帧率约为20 Hz,满足目标检测识别的实时性要求.
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