摘要：以一种用于光束指向控制的旋转反射镜为背景,设计了一种基于FPGA芯片的运动控制器,在一块FPGA芯片上完成控制算法实现、传感器信号处理、脉宽调制方波生成、串口收发等功能。实验结果表明这种运动控制器具有响应速度快,可灵活配置的特点,能为类似产品的设计开发提供借鉴。

摘要：提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先,提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型,进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型,并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning,从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上,提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型,并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后,进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上,由于波段之间的信息互补性,相比于单波段物体检测,双波段融合物体检测在检测结果上具有更高的置信度和更精确的物体框;定量分析上,白天时,双波段融合检测的mAP为86.0%,相比于红外检测和可见光检测分别提高了9.9%和5.3%;傍晚时,双波段融合检测的mAP为89.4%,相比于红外检测和可见光检测分别提高了3.1%和14.4%。实验结果表明:基于深度学习的双波段融合检测方法相比于单波段检测方法具有更好的检测性能和更强的鲁棒性,同时也验证了所提出方法的有效性。

摘要：针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限,结合mean-shift算法和粒子滤波跟踪算法解决了目标遮挡的问题.实验结果表明,该算法能在保证多目标跟踪效果的同时减少跟踪的时间,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.

摘要：模拟视频信号采集是视频处理系统的重要部分,为后续数字视频信号的处理打下基础。为了提高视频采集和处理的实时性,设计一种基于FPGA芯片的视频采集卡。该采集卡以Cyclone III系列FPGA芯片为核心,通过视频解码芯片TVP5150将模拟视频信号转换为符合BT.656标准的数字信号,输入FPGA进行处理。实验表明该方案的有效性,能为同类产品的设计提供参考。

摘要：针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点。实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性。

摘要：空间目标的红外辐射特性是空间目标探测、识别的重要研究方向。针对空间卫星太阳电池帆板,采用内节点区域离散法和附加源项法建立了温度场计算模型,以漫发射和漫反射理论为基础,建立了电池帆板表面波段红外辐射的计算模型。以一真实空间太阳电池帆板的设计参数和运行参数为已知条件,数值求解了电池帆板的温度场分布和3～5μm、8～14μm波段的红外辐射出射度。