摘要：红外搜索系统具有不发射电磁波、抗电磁干扰能力强、目标指示精度高等优势,在低慢小目标探测领域有很好的应用前景。目前国内外基于红外搜索系统的目标检测算法通常利用当前图像与背景图像配准、差分的手段提取疑似目标,往往需要较大的存储空间保存周视背景图像,高精度实时图像配准算法的工程化应用也有较大难度。针对以上问题,设计了一种基于邻域特征的红外低慢小目标检测方法。通过高通滤波、边缘检测法提取疑似目标、目标邻域特征值统计法剔除背景干扰、多帧图像目标信息相关等处理过程,可在有效排除地物、云层及飞鸟等多种干扰的同时,准确地检测图像中的无人机目标。试验结果表明,该方法相比传统LCM算法目标检测概率更高、虚警率更低,且不涉及图像差分,具有对硬件资源要求低、实时性好等优点,有较高的工程应用价值。

摘要：随着"低慢小"无人飞行器滥飞、黑飞等现象频发,国内外多家单位或机构研制了针对"低慢小"无人飞行器的目标探测和目标拦截等装备[1],设计了低慢小目标大视场探测光学系统,整个系统由激光测距子系统、大视场线阵扫描探测子系统、高分辨目标凝视识别子系统、激光照明子系统以及两维伺服转台5部分组成。其中前4个系统为共光轴状态,放置在二维伺服转台上,可进行全周360°的扫描,完成对城市环境下低慢小目标的光电搜索识别任务。针对上述需求对光电搜索光学系统开展研究,提出了一种可对低空空域进行快速目标搜索的光电技术,并研制了一套样机系统。该系统利用搭载在二维伺服转台上的线阵CCD相机连续10 s采集360°低空全景图像,最远可以探测2000 m处的0.4 m的旋翼目标。同时成像质量符合设计指标,并对系统进行公差分析,最终所设计的系统视场通道可在1 064μm近红外波段内清晰成像,光学系统结构紧凑,成像质量良好,满足使用需求。

摘要：面向国家低空空域的开放趋势,针对重大安保活动对于防范和处置低慢小目标干扰和破坏的需求,上海天文台研制了一套快速搜索发现空中低慢小目标的光电系统。利用该系统获取目标位置之后,利用二维监控平台,在VC++集成开发环境中基于Hikvision SDK和Open CV开发了对低慢小目标的追踪、拍摄系统软件。软件实现了云台控制、视频播放、实时跟踪、变焦拍摄及目标测距的功能。在天气晴好的条件下,可以对300 m处的大小为300 mm×300 mm×200 mm无人机目标进行有效跟踪拍摄,为低慢小目标的甄别与查证提供了有效手段。

摘要：以地面复杂背景下低空弱小目标检测跟踪为背景,分别面向雷达和红外成像两种主要的探测手段,通过实验场景设计、基础数据采集、数据加工标注、评分规则制定以及典型测试算例等实验方法、技术手段和基准算法综合制备本测试基准,为"低慢小"目标检测跟踪算法研究,提供性能评测的统一基准。基准设计中综合考虑了探测场景的多样性、数据间的独立性、评判结果的唯一性和评分规则的科学性。

摘要：城市大型集会、活动中安保工作的一大主要任务是防止恐怖分子利用航模等低空慢速小型飞行器进行破坏活动，由于城市环境的复杂性以及低空慢速小目标（以下简称“低慢小”）的特殊性，像雷达等传统的探测方法很难准确探测定位。针对这一难题，设计基于激光探测技术的低慢小探测与定位系统。系统包含激光脉冲发射、雪崩光电二极管偏置、弱光信号处理和计时电路等主要结构。利用标准时基发生器对计时电路进行验证，采用线性拟合方法使时间测量的精度达到10-10量级。经过试验测试，该系统能够在近距离范围内对低慢小进行快速定位，0—100m距离范围内测距误差为±0．6m；0-60m高度范围内测高误差为±0．6m；0～35km／h速度范围内测速误差为±1．3km／h。

摘要：低空慢速小型目标检测一直是预警探测领域关注的重点和难点。目前,基于神经网络的主流目标检测算法在设计时主要考虑应用于VOC数据集或COCO数据集,在特定场景下检测精度不够理想。针对复杂背景下小型旋翼无人机目标检测的特定检测场景,提出一种基于改进YOLOv5的小型旋翼无人机目标检测算法。首先,增加小目标检测层以获得大尺寸的浅层特征图,从而提升算法对小目标的检测能力;其次,针对小型旋翼无人机尺寸不一的问题,利用K-Means++聚类算法对先验框的尺寸进行优化并将其与各特征层进行匹配;最后,使用Mosaic-SOD方法进行数据增强以及改进损失函数,增强算法对小目标的感知能力以及提高网络训练效率。将改进后的算法应用在复杂背景下的小型旋翼无人机目标检测中,实验结果表明,相较于原始YOLOv5算法,该算法在小型旋翼无人机目标检测上具有更高的检测精度和特征提取能力,虽然检测速度有一定下降,但通过对可见光视频流进行检测可知其仍能够满足实时性的要求。