• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      一種BCI與SAR融合的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2017-03-23 13:24任立恒李德峰王寧丁成義
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年6期
      關(guān)鍵詞:目標(biāo)識(shí)別

      任立恒+++李德峰+++王寧+++丁成義+++劉學(xué)文

      摘 要:合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種主動(dòng)式微波成像傳感器,工作不受大氣傳播和氣候影響,穿透力強(qiáng)、識(shí)別能力強(qiáng),成像清晰并且覆蓋面積大,應(yīng)用于軍事偵察、資源勘探、災(zāi)害預(yù)警及地圖測(cè)繪等領(lǐng)域。目前的SAR圖像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition,ATR)技術(shù)可以較為有效的獲取目標(biāo)信息,但是該方法需要對(duì)目標(biāo)特性有大量的數(shù)據(jù)積累,并且識(shí)別率具有一定的不確定性。為了提高對(duì)SAR圖像的識(shí)別效率與準(zhǔn)確率,文章設(shè)計(jì)一種BCI(腦-機(jī)接口Brain-Computer Interface)與SAR融合的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用系統(tǒng),融合人類大腦與機(jī)器圖像自動(dòng)識(shí)別各自的優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步提高目標(biāo)識(shí)別效率與準(zhǔn)確率,提高部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力與自動(dòng)化水平。

      關(guān)鍵詞:腦機(jī)接口;合成孔徑雷達(dá);目標(biāo)識(shí)別

      1 概述

      合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種主動(dòng)式微波成像傳感器,融合了合成孔徑技術(shù)、脈沖壓縮技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù),以較小的孔徑天線獲得較高的分辨率,且工作不受大氣傳播和氣候影響,穿透力強(qiáng)、識(shí)別能力強(qiáng),成像清晰并且覆蓋面積大,是當(dāng)前對(duì)地觀測(cè)的重要手段之一,主要搭載于衛(wèi)星平臺(tái)以及機(jī)載平臺(tái)。由于SAR具有機(jī)動(dòng)靈活、全天候、全天時(shí)和一定的穿透成像能力的特點(diǎn),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于軍事偵察、情報(bào)獲取、資源勘探、災(zāi)害預(yù)警及地圖測(cè)繪等領(lǐng)域。目前的SAR圖像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition, ATR)技術(shù)可以較為有效的獲取目標(biāo)信息,但是該方法需要對(duì)目標(biāo)特性有大量的數(shù)據(jù)積累,并且識(shí)別率具有一定的不確定性。

      腦電信號(hào)(Electroencephalograph, EEG)是一種產(chǎn)生自腦神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)的極其微弱的電位反映,同時(shí)也是一種非平穩(wěn)、非線性的電信號(hào)。EEG可反映情報(bào)操作人員對(duì)刺激的接受、處理以及反應(yīng)等認(rèn)知過程,其波幅和潛伏期能客觀地反映受試者的認(rèn)知能力。腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface, BCI)[1]是一種不依賴于大腦外周神經(jīng)與肌肉組成的正常輸出通路的腦-機(jī)通訊系統(tǒng),是一種新型的人機(jī)交互系統(tǒng),它在人體與計(jì)算機(jī)之間建立連接,利用從人腦采集到的腦電信號(hào)控制計(jì)算機(jī)或者其他外部電子設(shè)備從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。腦-機(jī)接口系統(tǒng)的研究使得大腦與外界直接進(jìn)行交互成為可能,在醫(yī)學(xué)、智能控制和軍事等領(lǐng)域都有著廣泛的潛在應(yīng)用。

      為了提高對(duì)SAR圖像的識(shí)別效率與準(zhǔn)確率,本文設(shè)計(jì)一種BCI與SAR融合的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用系統(tǒng),融合人類大腦與機(jī)器圖像自動(dòng)識(shí)別各自的優(yōu)勢(shì),為高分辨SAR圖像的應(yīng)用提供一種新思路。

      2 理論基礎(chǔ)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2.1 P300的產(chǎn)生條件

      人類在長(zhǎng)期進(jìn)化過程中形成的EEG中的事件相關(guān)P300[2]電位是一種內(nèi)源性事件相關(guān)電位(event related potentials, ERP),一般出現(xiàn)在刺激發(fā)生后300ms左右,具有時(shí)域波形特征,通常采用Oddball范式誘發(fā)。所謂Oddball范式,是指在標(biāo)準(zhǔn)刺激(大概率刺激)的序列中,偏差刺激或靶刺激(小概率刺激)誘發(fā)的ERP。偏差刺激或靶刺激出現(xiàn)的概率越小,誘發(fā)的P300振幅越大。

      P300電位的波形特點(diǎn)是位于刺激點(diǎn)后約300 ms出現(xiàn)一個(gè)正向的峰值電位,其典型波形如圖1所示。

      P300的測(cè)量指標(biāo)和其他一般誘發(fā)電位一樣,主要為潛伏期和波幅。P300的頭皮分布廣泛,相對(duì)集中在中線部位(Fz,Cz,Pz,Oz),如圖2所示,其波幅在頂后部(Pz)最大,中央頂部(Cz)次之,主要特點(diǎn)是具有穩(wěn)定的時(shí)間窗,對(duì)特征識(shí)別敏感等,成分較大易于測(cè)量。

      綜上所述,P300電位的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)如下:

      (1)P300電位信號(hào)對(duì)于新異性目標(biāo)的出現(xiàn)有較強(qiáng)的反應(yīng)幅度,且具有鎖時(shí)鎖相的特征,較易于實(shí)現(xiàn)信號(hào)的特征識(shí)別與分類提取。

      (2)P300可以通過視覺刺激誘發(fā),具備圖像目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用的可能[3]。

      基于P300電位的特點(diǎn),我們?cè)O(shè)計(jì)了融合EEG與SAR的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用系統(tǒng),充分利用SAR具備的穿透成像的特點(diǎn),結(jié)合現(xiàn)代數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)與人腦長(zhǎng)期進(jìn)化形成的抽象思維和模糊推理的能力,提高現(xiàn)有系統(tǒng)的目標(biāo)探測(cè)的效率。

      2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      該系統(tǒng)包括BCI系統(tǒng),數(shù)字圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),SAR及情報(bào)判讀人員4個(gè)大的組成部分,具體系統(tǒng)組成如圖3所示:

      系統(tǒng)工作流程如下:獲取原始高分辨SAR圖像后,經(jīng)數(shù)字圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行初步的目標(biāo)識(shí)別,將可疑目標(biāo)裁切出來,形成Oddball范式快速呈現(xiàn)給情報(bào)判讀人員,數(shù)據(jù)處理終端通過腦電放大器實(shí)時(shí)采集情報(bào)判讀人員的EEG信息,從中提取敏感目標(biāo)的P300成分,并輸出最終情報(bào)判讀結(jié)果。

      3 系統(tǒng)試驗(yàn)與試驗(yàn)結(jié)果

      3.1 系統(tǒng)試驗(yàn)

      (1)試驗(yàn)范式

      本次試驗(yàn)使用的范式是Oddball范式。Oddball范式是指采用兩種或多種不同刺激持續(xù)隨機(jī)交替出現(xiàn),它們出現(xiàn)的概率顯著不同,經(jīng)常出現(xiàn)的刺激稱為大概率(85%)或標(biāo)準(zhǔn)刺激,偶爾出現(xiàn)的稱為小概率(15%)或偏差刺激,本次試驗(yàn)使用的范式如圖4所示:

      (2)算法設(shè)計(jì)

      P300信息處理主要分為預(yù)處理、特征提取和分類三個(gè)步驟。預(yù)處理是為了減少噪聲干擾,提高信噪比,包括帶通濾波器設(shè)計(jì)、導(dǎo)聯(lián)選擇等,經(jīng)過預(yù)處理的信號(hào)更有利于進(jìn)行后續(xù)處理。因?yàn)镻300信息具備鎖時(shí)鎖相的特點(diǎn),所以特征提取主要時(shí)域進(jìn)行處理,從腦電信號(hào)中提取反映受試者意圖的P300特征信號(hào)[4]。通過分類器對(duì)特征信號(hào)進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)對(duì)P300成分的提取。具體算法流程如圖5所示:

      3.2 試驗(yàn)結(jié)果

      采用在線系統(tǒng)的虛擬P300在線系統(tǒng)作為刺激,采樣率1000Hz,帶通濾波范圍0.5~45Hz,采集15導(dǎo)信號(hào),總共有200trial,目標(biāo)靶刺激40trial,標(biāo)準(zhǔn)刺激160trail。各導(dǎo)EEG數(shù)據(jù)如圖6所示。

      原始數(shù)據(jù)經(jīng)特征提取及分類識(shí)別后,進(jìn)行了多組試驗(yàn),試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示:

      系統(tǒng)總體偏差刺激探測(cè)率大于80%,檢測(cè)圖像速度為100幅/min。系統(tǒng)具備快速檢測(cè)目標(biāo)的能力。

      4 結(jié)束語

      該系統(tǒng)的核心在于將高分辨SAR圖像經(jīng)傳統(tǒng)的數(shù)字圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別后,采用EEG信號(hào)進(jìn)行了快速的篩選,而不是傳統(tǒng)的情報(bào)判讀方式,從而降低了情報(bào)判讀的難度,提高了系統(tǒng)的工作效率。人機(jī)智能融合是提高人機(jī)效能的有效途徑[5],我們?cè)O(shè)計(jì)的試驗(yàn)驗(yàn)證了基于BCI與SAR融合的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)的可行性,能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)由EEG提取信號(hào),實(shí)現(xiàn)敏感目標(biāo)的檢測(cè)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該系統(tǒng)通過和SAR及數(shù)字圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的緊密配合,在敏感目標(biāo)的快速檢測(cè)方面具有較好的效果,為高分辨SAR圖像應(yīng)用提供了新技術(shù)與新思路。

      參考文獻(xiàn)

      [1]J. Vidal, "Toward direct brain-computer communication," Annual review of Biophysics and Bioengineering, vol. 2, no. 1, pp.157-180,1973.

      [2]J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, et al. Brain-computer interfaces for communication and control[J]. Clin Neurophysiol, 2002,113(6):767-791.

      [3]堯德中.腦功能探測(cè)的電學(xué)理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

      [4]Bashashati A, Fatourechi M, Ward R K, et al. A survey of signal processing algorithms in brain-computer interfaces based on electrical brain signals[J]. Journal of Neural Engineering,2007,4(2): R32-R57.

      [5]堯德中,劉鐵軍,雷旭等.基于腦電的腦-機(jī)接口:關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用前景[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009,38(5):550-554.

      作者簡(jiǎn)介:任立恒(1978-),男,本科,工程師,主要研究方向:信號(hào)處理。

      李德峰(1974-),男,本科,高級(jí)工程師,主要研究方向:信號(hào)處理。

      王寧(1982-),男,本科,高級(jí)工程師,主要研究方向:信號(hào)處理。

      丁成義(1972-),男,本科,研究員級(jí)高工,主要研究方向:信號(hào)處理。

      劉學(xué)文(1983-),男,研究生,高級(jí)工程師,主要研究方向:信號(hào)處理。

      猜你喜歡
      目標(biāo)識(shí)別
      管道焊縫檢測(cè)視覺圖像處理的研究
      基于偏振數(shù)字圖像的特征提取及處理方法研究
      Java數(shù)字音頻識(shí)別程序
      渡口水域安全監(jiān)管技術(shù)研究
      渡口水域安全監(jiān)管技術(shù)研究
      全自動(dòng)模擬目標(biāo)搜救系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的視覺目標(biāo)識(shí)別方法分析
      基于PC的視覺解決方案在 Delta機(jī)器人抓放中的應(yīng)用
      移動(dòng)機(jī)器人圖像目標(biāo)識(shí)別
      基于動(dòng)態(tài)模糊積分的決策層融合識(shí)別算法
      揭东县| 突泉县| 鄂尔多斯市| 昌黎县| 瑞金市| 泰安市| 江阴市| 神农架林区| 湘阴县| 延庆县| 阿图什市| 东丽区| 大埔县| 张掖市| 兴化市| 浦县| 鹿泉市| 西宁市| 高安市| 巩留县| 南和县| 台州市| 定远县| 德安县| 繁峙县| 绿春县| 永嘉县| 阳曲县| 呼玛县| 石河子市| 大关县| 太原市| 饶阳县| 南皮县| 兴隆县| 甘谷县| 简阳市| 镇坪县| 忻州市| 西乌珠穆沁旗| 壤塘县|