“视觉智能与信息安全”专栏 | Sensors：传感器和平台同时运动情况下小运动物体的检测和定位

本文探讨了在传感器和平台同时运动的情况下，如何有效检测和定位小运动物体的挑战。研究背景指出，当传感器和平台静止时，变化检测算法相对简单，但在两者移动时，区分真实运动目标与传感器和平台运动的组合效应变得复杂。研究目的是提出一种鲁棒的解决方案，通过利用惯性数据增强帧间配准和单帧空间异常检测技术，来应对这一挑战。研究结论表明，与传统的基于特征的配准相比，基于惯性配准的移动目标指示（MTI）方法在涉及传感器和/或平台运动增加的场景中具有更高的可靠性和有效性。该方法集成了墨西哥帽滤波器、距离估计和KNN判别，在各种场景中显示出增强的性能，从而提高了检测概率并减少了误报。