XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLadar
激光雷达图像中的军事目标检测
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
激光雷达校准设施研讨会论文集 6 月...
- 提供一个论坛，用于共享和讨论LADAR校准中的当前努力 - 确定所需的绩效评估和测试协议的类型 - 以确定校准设施的物理要求 - 探索NIST的LADAR测试设施的建立 /运营 /位置的潜在计划 /LADAR技术和Ladar数据处理的使用效率的越来越多。遵循其作为国家计量实验室的使命，NIST除了满足其自身的内部校准需求外，还可以为LADAR的用户和LADAR的用户提供计量支持。该研讨会是由Ladar Technology的领先支持者围绕六个演讲组织的。演讲之后是两天的三个突破小组讨论。讨论加强了这样的意识到，这种新兴的开发和应用领域需要计量支持。这些程序组织如下：第2章 - 研讨会议程，第3章 - 分组讨论的摘要，第4章 - 研讨会摘要和未来步骤，附录A - 参与者列表，以及h的附录B到H - 研讨会演示或论文或论文。
非常规成像、传感和自适应光学 2024 (OP432)
成像 • 3D 成像 • 遥感、医学、生物学、地球物理、防御等领域的应用 • 生物和分子成像 • 编码孔径成像 • 计算成像 • 计算效率高的成像算法 • 与非常规成像系统实施相关的实验结果或硬件 • 使用人工智能的成像方法，例如机器学习和深度学习。 • 主动或被动照明成像 • 分集测量成像，包括相位分集、偏振分集、孔径分集、波长分集等 • 像平面测量、瞳孔平面测量或两者成像 • 合成孔径激光雷达和逆合成孔径激光雷达系统成像 • 湍流、折射或高散射介质成像或通过湍流、折射或高散射介质成像 • 使用超快脉冲成像 • 使用非常规光学设计成像 • 图像恢复和合成的信息论极限
太空对象识别卫星（SOISAT）任务
本文介绍了加拿大空间情境意识系统的任务设计，操作概念和系统设计，称为太空对象识别卫星Soisat。随着地球周围所有轨道政权的人为物体的拥挤，对这些居民太空物体的检测，分类，认可和识别对太空国家（如加拿大及其盟友）变得越来越重要。所提出的SOISAT航天器旨在在低地上，地球轨道和地静止轨道中监视居民空间对象。In particular, SOISat can be utilized for a) maintenance of the Space Situational Awareness catalogue for particular space assets, b) detection and identification of “DarkSats”, i.e., satellites designed to be covert/invisible to the traditional means of detection, c) detection and characterization of unexpected propulsive events, and d) inspection and identification of space objects of interests such as debris objects.当前的空间对象跟踪和识别方法具有重大局限性，尤其是在地静止轨道中。概述了当前的一些商业和非商业空间情境意识系统，描述了与这些系统相关的一些限制，并解释了解决这些问题的SOISAT功能。利用与新颖的有效载荷集成了ends ewisional for soisat的飞行遗产，预计结果技术会为空间情境意识带来无与伦比的能力，而空间情境意识当前不存在。船上有两种最先进的有效载荷仪器，即合成孔径ladar和一个光电子合成孔径处理器。初步理论结果表明，在1000 km的范围内，所提出的空格对象识别系统能够以1 cm的分辨率对对象进行成像。使用光电传感器处理器会在使用常规技术进行数字化处理合成孔径LADAR数据所花费的时间内产生可读图像。SOISAT系统可以在综合孔径LADAR系统中提出重要的技术开发，并满足在改善对居民空间对象的理解方面的关键操作。模拟方案，以验证Soisat在检测和跟踪感兴趣的居民空间对象时的性能。
与姿势无关的自动目标检测和...
■尽管已经开发了许多对象识别技术来处理激光雷达（LADAR）扫描的地形场景，但这些技术在目标歧视方面的成功有限，部分原因是低分辨率数据和可用计算能力的限制。我们提出了一个独立于姿势的自动目标检测和识别系统，该系统使用来自空气寄生的三维成像LADAR传感器的数据。自动目标识别系统使用目标模型的几何形状和尺寸签名来检测和识别较重的顶篷和伪装盖下的目标。在五个测量的场景上展示了系统性能，在开放式和重型顶盖盖上均出现了目标，该目标的目标占据了范围的1％至10％。在十二个测得的数据场景中成功证明了系统的自动目标识别部分，在开放式和重冠层和伪装覆盖范围内，目标均已出现。还证明了在任意方向多个可移动零件的目标的正确目标识别。该系统达到了高识别率以及较低的假警报率。提出的工作的直接益处是在对军事地面车辆的自动目标识别领域中，其中感兴趣的车辆可能包括相对于身体的铰接式组件，并且可能具有许多可能的配置。其他应用领域包括人类对国土安全性的发现和认可，以及对大型或扩展地形场景的注册。t
模式识别和预测XXXV（DCS117）
本次会议是一个针对模式识别和预测的新研究（PRP）的年度论坛，其中包括算法，体系结构和系统方法。理论，模拟和光学/数字/混合硬件重新估计。将特别强调模式识别，学习，预测和跟踪的新进展。鼓励有关新颖对象识别，机器学习，空间/视频监视以及使用现实世界应用程序执行的气候/生物预测系统的论文。其他模式识别体系结构，其中可能包括用于产品检查以及对象识别和跟踪的提取器。还将考虑有关原型设备，组件，系统和产品的论文。我们进一步鼓励有关新技术的论文处理高级传感器数据（例如高光谱，LADAR，SAR和基于事件的视觉传感器数据）以及多传感器数据/信息融合。
机载激光雷达在考古调查中的应用
Lidar 与 radar 一样，实际上是一个首字母缩略词。radar 代表“无线电探测和测距”，lidar 代表“光探测和测距”，它描述了一种使用激光确定三维 (3D) 数据点的方法。它是一种遥感技术，使用地面（地面激光扫描；TLS）或机载（机载激光扫描；ALS）系统；它可以在静态或移动平台上使用，包括飞机和车载传感器。它也被称为机载激光测绘 (ALSM)，在某些军事环境中，它被称为激光探测和测距 (LaDAR)。从最广泛的意义上讲，lidar 指的技术范围比本指南中涉及的要广泛得多；因此，本指南侧重于航空系统的应用，并通篇使用 lidar 这一术语。
评估联邦公路的技术差距...
首字母缩略词和缩写列表 COTS 商用现货 DHMS 数字公路测量系统 DMI 测距仪 FHWA 联邦公路管理局 GPS 全球定位系统 HPMS 公路性能监测系统 IHSDM 交互式公路安全设计模型 INS 惯性导航系统 LADAR 激光探测和测距 LIDAR 光探测和测距 MET 主元素表 MIRE 道路元素最低清单 MMIRE 模型道路元素最低清单 MMUCC 模型最低统一碰撞标准 MUTCD 统一交通控制设备手册 NCDOT 北卡罗来纳州交通部 SHRP-2 战略公路研究计划 SIFT 尺度不变特征变换 TSIMS 运输安全信息管理系统 TT 技术表 US&R 城市搜救 WAAS 广域增强系统
用于制造、建筑和... 的 3D 成像系统
摘要 国防工业计量和 3D 成像卓越中心 (COE-IM3DI) 正在进行研究，以实现下一代以制造为中心的人/仪器/机器交互。COE-IM3DI 研究的总体目标是促进 3D 成像技术从需要高技能/专业技术人员的技术转变为车间实时可用的无处不在的测量能力。这项长期工作需要详细研究当前 3D 成像的最新技术以及未来十年的预测技术发展趋势。2004 年，NIST 发布了一份关于当时 3D 成像领域最新技术的报告 [1]，特别关注制造、自动驾驶汽车移动和建筑应用的硬件要求。本报告将扩展初步工作（主要涉及软件），并提供更新以满足 COE-IM3DT 研究计划的需求。所研究的特定 3D 成像领域包括： • 当前最先进的 3D 图像数据软件和未来软件趋势 • 当前最先进的主动 3D 成像系统硬件和未来硬件趋势 • 评估国防 3D 成像的运营要求，重点是制造、建筑和自主移动 关键词：3D 成像；硬件调查；焦平面阵列 (FPA)；LADAR；激光扫描仪；LIDAR；软件调查。
机器智能实验室
项目名称：自治移动代理商（机器人）的开发部门：电气和计算机工程，计算机和信息科学与工程，机械和航空工程师教师：Eric Schwartz，ems@ufl.edu博士学生导师：不可用：秋季，春季，夏季学生级别：新生，大二，大三，高年级；每学期15-50名学生：与他人学习和合作的愿望。信用：0-3通过EGN4912（通常在第一学期的0个学分）津贴：除非选择大学学者或新兴学者的申请要求，否则没有任何津贴：教师访谈；通过ems@ufl.edu将电子邮件发送给Schwartz博士，以设置约会申请截止日期：ASAP网站：https：//mil.ufl.edu/项目描述：MIL提供跨学科的协同环境，用于研究和开发智能，自主机器人。我们对涵盖机器学习，实时传感器集成（包括计算机视觉，LADAR，SONAR，RADAR，IMU等）的自主移动代理的理论和实现进行研究。），优化和控制。MIL研究的应用（产生了功能性机器人）包括自动水下车辆（AUV），自主水面车辆（ASV），自动陆地车辆（ALV）和自动驾驶汽车（AAVS）。MIL定期参加国际机器人比赛（并以前赢得了五项世界冠军）。