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基于涡旋电磁波新体制的雷达前视三维成像
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作者 潘浩然 马晖 +1 位作者 胡敦法 刘宏伟 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1109-1122,共14页
涡旋电磁波具有独特的波前相位调制特性,其作为一种新的雷达发射端分集模式,可实现目标雷达截面积(RCS)分集、提升信号与信息处理维度和性能,其探测与成像性能在多种雷达体制中得到了验证。该文针对前视雷达成像的应用背景,基于均匀圆... 涡旋电磁波具有独特的波前相位调制特性,其作为一种新的雷达发射端分集模式,可实现目标雷达截面积(RCS)分集、提升信号与信息处理维度和性能,其探测与成像性能在多种雷达体制中得到了验证。该文针对前视雷达成像的应用背景,基于均匀圆阵发射与圆阵中心单天线接收的收发体制,在建立了电磁涡旋前视雷达信号模型与成像模型的基础上,提出了一种分时多模态扫描的成像方法,利用多模态涡旋电磁波在不同俯仰角的幅度差异性和在不同方位角的相位差异性,以及雷达与目标相对运动产生的多普勒效应,提出了改进的后向投影-距离多普勒算法,实现了目标三维成像。由于涡旋电磁波的能量发散特点,随着俯仰角增大,高模态方向图增益急剧下降,该文所提方法通过对多个模态在空域能量分布的有效利用,在较大视场角下具有较高的稳定性。基于点目标成像结果,验证了在多模态涡旋波覆盖的较大视场范围内,目标成像结果的归一化等效增益在低俯仰角与高俯仰角处基本相当。所提方法通过对飞机目标的实验验证,根据成像结果可较为准确地重构目标的三维结构。 展开更多
关键词 涡旋电磁波雷达 前视三维成像 分时多模态 后向投影算法 距离多普勒
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基于YOLO v9c和改进ByteTrack的群养羊只多目标跟踪方法
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作者 郑芳 夏传宇 +3 位作者 杜小勇 周勇 田芳 李国亮 《农业机械学报》 2025年第10期585-595,共11页
基于视频的群养羊只跟踪对于规模化、智能化、无人化养殖具有重要作用。然而,由于羊群存在严重的遮挡、重叠及移动速度过快等问题,在复杂场景下对多只羊只进行精确跟踪较为困难。针对上述问题,为提高跟踪技术对群养羊只的适应性,本文提... 基于视频的群养羊只跟踪对于规模化、智能化、无人化养殖具有重要作用。然而,由于羊群存在严重的遮挡、重叠及移动速度过快等问题,在复杂场景下对多只羊只进行精确跟踪较为困难。针对上述问题,为提高跟踪技术对群养羊只的适应性,本文提出一种基于YOLO v9c与改进ByteTrack相结合的羊只多目标跟踪方法。在目标检测方面,将羊只的行为划分为站立、躺卧和进食3种状态。在多目标跟踪方面,对ByteTrack做了两点改进:引入时间距离匹配模块(Time and distance matching module,TDMM),将未匹配成功的高分框与未匹配轨迹按照丢失轨迹的丢失时长与欧氏距离相结合形成身份关联系数矩阵,再次进行匹配;引入ID延时分配机制,除第1帧外,将ID分配模块移至第3次匹配并加入条件,防止ID过早分配。试验结果表明,HOTA为72.051%,MOTA为88.326%,IDF1为88.237%,IDSW为8。与ByteTrack相比MOTA提高0.242个百分点,HOTA提高2.21个百分点,IDF1提高5.734个百分点,ID跳变次数降低了约46.67%。与算法Bot-SORT和OC-SORT相比,HOTA和IDF1有明显上升,并且ID跳变次数大幅降低。多羊只复杂场景情况下测试结果表明,基于改进ByteTrack算法具有良好的多目标跟踪性能,可以有效提高对群养羊只跟踪的准确性和可靠性。该算法在与YOLO v9c目标检测算法结合对群养羊只进行多目标跟踪并保存跟踪结果时,平均帧率为47.1 f/s相较于Bot-SORT算法(34.2 f/s)提高约37.7%。该算法能够实时可靠地监测羊只,为羊只养殖场管理者及时发现羊只行为异常以及监测羊只健康状况提供了有效的技术手段。 展开更多
关键词 群养羊只 目标跟踪 时间距离匹配模块 ID延时分配 YOLO v9c 改进ByteTrack
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