• 제목/요약/키워드: Target detection

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적외선 주사 영상에서 소형 표적의 탐지 및 추적을 위한 신뢰성 있는 측정치 선택 기법 (Reliable Measurement Selection for The Small Target Detection and Tracking in The IR Scanning Images)

  • 양유경;김성호
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.75-84
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    • 2008
  • A new automatic small target detection and tracking algorithm for the real-time IR surveillance system is presented. The automatic target detection and tracking algorithm of the real-time systems, requires low complexity and robust tracking performance in the cluttered environment. Linear-array and parallel-scan IR systems usually suffer from severe scan noise caused by the detector non-uniformity. After the spatial filtering and thresholding, this scan noise still remains as high amplitude clutter which degrades the target detection rate and tracking performance. In this paper, we propose a new feature which consists of area and validity information of a measurement. By adopting this feature to the measurements selection and track confirmation, we can increase the target detection rate and reduce both the track loss rate and false track rate. From the experimental results, we can validate the feasibility of the proposed method in the noisy IR images.

Performance Analysis of the Clutter Map CFAR Detector with Noncoherent Integration

  • Kim, Chang-Joo;Lee, Hyuck-Jae
    • ETRI Journal
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    • 제15권2호
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    • pp.1-9
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    • 1993
  • Nitzberg has analyzed the detection performance of the clutter map constant false alarm rate (CFAR) detector using single pulse. In this paper, we extend the detection analysis to the clutter map CFAR detector that employs M-pulse noncoherent integration. Detection and false alarm probabilities for Swerling target models are derived. The analytical results show that the larger the number of integrated pulses M, the higher the detection probability. On the other hand, the analytical results for Swerling target models show that the detection performance of the completely decorrelated target signal is better than that of the completely correlated target.

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복잡한 FLIR 영상에서의 소형 표적 탐지 기법 (Small Target Detection Method under Complex FLIR Imagery)

  • 이승익;김주영;김기홍;구본호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.432-440
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    • 2007
  • 본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.

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어텐션 적용 YOLOv4 기반 SAR 영상 표적 탐지 및 인식 (SAR Image Target Detection based on Attention YOLOv4)

  • 박종민;육근혁;김문철
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.443-461
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    • 2022
  • Target Detection in synthetic aperture radar(SAR) image is critical for military and national defense. In this paper, we propose YOLOv4-Attention architecture which adds attention modules to YOLOv4 backbone architecture to complement the feature extraction ability for SAR target detection with high accuracy. For training and testing our framework, we present new SAR embedding datasets based on MSTAR SAR public datasets which are about poor environments for target detection such as various clutter, crowded objects, various object size, close to buildings, and weakness of signal-to-clutter ratio. Experiments show that our Attention YOLOv4 architecture outperforms original YOLOv4 architecture in SAR image target detection tasks in poor environments for target detection.

Small Target Detecting and Tracking Using Mean Shifter Guided Kalman Filter

  • Ye, Soo-Young;Joo, Jae-Heum;Nam, Ki-Gon
    • Transactions on Electrical and Electronic Materials
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    • 제14권4호
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    • pp.187-192
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    • 2013
  • Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.

MUSIC 스펙트럼을 이용한 잡음환경에서의 목표 신호 구간 검출 (Target signal detection using MUSIC spectrum in noise environments)

  • 박상준;정상배
    • 말소리와 음성과학
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    • 제4권3호
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    • pp.103-110
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    • 2012
  • In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.

Target Detection and Navigation System for a mobile Robot

  • Kim, Il-Wan;Kwon, Ho-Sang;Kim, Young-Joong;Lim, Myo-Taeg
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.2337-2341
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    • 2005
  • This paper presents the target detection method using Support Vector Machines(SVMs) and the navigation system using behavior-based fuzzy controller. SVM is a machine-learning method based on the principle of structural risk minimization, which performs well when applied to data outside the training set. We formulate detection of target objects as a supervised-learning problem and apply SVM to detect at each location in the image whether a target object is present or not. The behavior-based fuzzy controller is implemented as an individual priority behavior: the highest level behavior is target-seeking, the middle level behavior is obstacle-avoidance, the lowest level is an emergency behavior. We have implemented and tested the proposed method in our mobile robot "Pioneer2-AT". Comparing with a neural-network based detection method, a SVM illustrate the excellence of the proposed method.

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라플라스 스케일스페이스 이론과 적응 문턱치를 이용한 크기 불변 표적 탐지 기법 (Scale Invariant Target Detection using the Laplacian Scale-Space with Adaptive Threshold)

  • 김성호;양유경
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.66-74
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    • 2008
  • This paper presents a new small target detection method using scale invariant feature. Detecting small targets whose sizes are varying is very important to automatic target detection. Scale invariant feature using the Laplacian scale-space can detect different sizes of targets robustly compared to the conventional spatial filtering methods with fixed kernel size. Additionally, scale-reflected adaptive thresholding can reduce many false alarms. Experimental results with real IR images show the robustness of the proposed target detection in real world.

밝기 차, 유사성, 근접성을 이용한 적응적 표적 검출 알고리즘 (Adaptive Target Detection Algorithm Using Gray Difference, Similarity and Adjacency)

  • 이은영;구은혜;유현정;박길흠
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권9호
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    • pp.736-743
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    • 2013
  • 적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.

모의 분석을 위한 표적 획득 체계의 특성 데이터 산출 (Estimating Characteristic Data of Target Acquisition Systems for Simulation Analysis)

  • 김태윤;한상우;권승만
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권1호
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    • pp.45-54
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    • 2023
  • 전투 모의 환경 하에서 실제 모의 대상의 탐지 성능 데이터를 모의 개체에 적절히 입력하는 것은 모의분석 결과에 큰 영향을 미친다. 주요 전투 시뮬레이션 도구에서 개체의 탐지 능력을 모의하기 위한 표적획득모델로 ACQUIRE-Target Task Performance Metric(TTPM)-Target Angular Size(TAS) 모델을 사용하며, 이 모델은 전투 개체의 조우 조건을 입력으로 받아 해당 개체 센서의 분해 곡선을 추정하고, 표적 유형에 따른 탐지 거리를 출력한다. 그런데 사용자가 입력을 원하는 새로운 탐지 개체의 성능을 표적획득모델에 적용하는 것은 쉽지 않다. 사용자는 탐지 거리를 표적획득모델에 입력하길 원하지만, 표적획득모델은 조우 조건에 따른 센서의 분해 곡선 데이터가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 표적에 대한 탐지 거리를 입력으로 하여 표적획득모델의 센서 분해 곡선 데이터를 역으로 도출하는 기법을 제안한다. 여기서 해당 센서 분해 곡선 데이터는 인원, 지상차량, 항공기의 3종류 표적 유형에 대한 각각의 탐지 거리를 동시에 만족한다. 마지막으로 여러 정찰 장비의 탐지 거리를 탐지 개체에 적용하여, 정찰 장비에 따른 탐지 효과도를 분석한다.