盯住目标，走出人生的直线哲理故事（精选4篇）
篇1：盯住目标，走出人生的直线哲理故事
。所以，我们需要：“盯住目标”，走出人生直线。
“古之成大事者，不唯有超世之才，亦必有坚忍不拔之志”。最好的办法就是，“盯住目标”。看国际百米决赛，你见过哪个人跑着跑着回头看看自己跑了多远了的么？？？一样的道理，假如我们还没有到目标就开始松懈了，为自己一丁点的成功沾沾自喜，不能够一鼓作气，那么再而衰，三而竭，越来越累……这也就是为什么良多人，达不到目标的原因了，
我们身边有良多人，看起来也很努力，但却始终间隔成功还有一大步，原因就是这些人没有人生目标，或者说目标的层次太低，只知道凝视着自己的脚，而不看着远方目标。超世之才，不能人人奢求；但，坚毅之志，它属于我们每个人的.潜能，只要你学会给自己制造环境，就一定可以激发这种潜能。没有目标，我们就会趁波逐浪。所以，目标的明确很重要，不要总是回头看看你已经取得的小小的成绩，即使你取得了那99%又怎样呢？没有那剩余的1%，一切都是枉然！所以，在你的目标没有达到的情况下，始终不要抛却，抛却立马就很有可能失败，只有紧紧的盯住自己的目标，才有可能获得成功，如百米赛跑，你要是无论不顾，只管自己一路疾走，你必然是一马当先，你要是担心这，担心那，说得夸张点，甚至还花时间看看别人，那你必败无疑。
篇2：盯住目标，走出人生的直线哲理故事
一场幸福团圆的相拥而泣之后，一次生离死别刻骨铭心的手术之后，蓦然回首，才领悟到幸福的真谛，生命的价值，活着的意义。
有两个地方，你最容易听到人们的这些感叹，机场与医院，在机场，来来回回，不是别离就是团聚，想到就禁不住辛酸，什么是幸福，在亲人的身边就是幸福！看到人家的眼泪也让自己眼眶发潮。在医院，住院住久了会发现，在医院里的重症病监护室旁，经常有很多的人在感叹，看透了人生，活着只要健康什么都好，平平安安就是福，要那么多的钱干什么啊，但是，走出医院，却看见“世间熙熙，皆为利来，世间嚷嚷，皆为利往”于是，刚刚呼吸到医院外面的清新空气便又放不下那颗世俗的心了……
我们在大彻大悟的时候，真心的用自己的经历去很认真的劝解那些在苦海中人，希望能帮到他们，可是他们却是一副不耐烦，甚至是听不进去的样子，有时候，我们对待这种人，没有别的办法，我们有时候只能在心里苦笑着对自己说，那你就吃亏去吧！我也没有办法，不是我没有劝告过你啊，我仁至义尽了……其实，在我们的身边也还有很多劝诫我们的人，也还是以同样的姿态，同样的方式在劝诫着我们，而我们也就像那些被我们暗自嘲笑的人一样，听不进去，当成耳旁风……于是，世界上“不听老人言，吃亏在眼前”的剧情，便一幕又一幕的在我们的生活中循环……却，无可奈何……
“古之成大事者，不唯有超世之才，亦必有坚忍不拔之志”。超世之才，不能人人奢求；但，坚毅之志，它属于我们每个人的潜能，只要你学会给自己制造环境，就一定可以激发这种潜能。最好的办法就是，“盯住目标”。所以，目标的明确很重要，不要老是回头看看你已经取得的小小的成绩，即使你取得了那99%又怎样呢？没有那剩余的1%，一切都是枉然！所以，在你的目标没有达到的情况下，始终不要放弃，放弃立马就很有可能失败，只有牢牢的盯住自己的目标，才有可能获得成功，如百米赛跑，你要是不管不顾，只管自己一路狂奔，你必定是一马当先，你要是担心这，担心那，说得夸张点，甚至还花时间看看别人，那你必败无疑。看国际百米决赛，你见过哪个人跑着跑着回头看看自己跑了多远了的么一样的道理，如果我们还没有到目标就开始松懈了，为自己一丁点的成功沾沾自喜，不能够一鼓作气，那么再而衰，三而竭，越来越累……这也就是为什么很多人，达不到目标的原因了。
所以，我们需要：“盯住目标”，走出人生直线。理想和目标就如同一面在风中高高飘扬的旗帜，它指引着我们前进。没有目标，我们就会随波逐流。我们身边有很多人，看起来也很努力，但却始终距离成功还有一大步，原因就是这些人没有人生目标，或者说目标的层次太低，只知道注视着自己的脚，而不看着远方目标。
如果你觉得前面的是废话，重要的是告诉你怎么样才能够“盯住目标”的话，那么，别急，请听我说……
具体的做法是：
一、明确自己目标要具体化，不只落实在心里，口头上，要把它写下来，时不时的看看。
二、定位自己把头的仰角比自己的目标放的更高点，这样，你会在心里上产生，底下这个目标一定要达到的心理。
三、鼓励自己把自己的目标当成一种必然，告诉自己只是时间的问题，时时鼓励自己，困难都是暂时的，当你回过头来看自己以前经历的困难的时候，发现那些简直就是小蝌蚪。
四、诱惑自己累的时候让自己想到达到目标后的兴奋与喜悦，然后产生更大的动力，注意这个阶段只能短暂，切不可沉溺。
五、鞭策自己不要抱有任何侥幸的心理，告诉自己这样做要是没有达到则会付出更大的代价，告诉自己，没有退路，现在走的路就是唯一的路，只能马不停蹄。
如果你仍然觉得我没有解释清楚的话，请别生气，扪心自问，你到底有没有很清晰的目标，从纷繁的思绪中找到你所需要的目标，也或许，是你的目标太多，不知孰轻孰重，于是很迷茫，不知道你手上的弓箭应该往哪个靶上射……
篇3：基于特征直线的目标被动定位方法
红外成像制导以被动方式工作,能够识别目标类型及其要害部位,具有较强的抗干扰能力和全天候作战能力,是现代导弹制导技术发展的趋势[1]。传统的红外成像制导方式只能提供目标的角度信息,对目标的定位需要结合雷达、激光等主动探测方式进行,这种方法既增加了导弹平台的负担又使得导弹的隐蔽性大为降低。不能实现对目标距离和速度的直接测量,难以独立提供导弹制导与控制所需的基本参数,限制了它在精确制导武器中的应用能力。因此,如何利用导引头图像信息实时定位目标,以提高制导系统的精度,为控制系统提供决策依据,是第四代先进空空导弹信息处理系统需解决的一个重要问题。
红外成像制导采用单目探测方式,传统的立体视觉方法中两站或多站交叉定位方法无法在导弹平台上实现,只能采用单站被动定位的方法。实现单目被动测距的主要方法有经典的通过连续角度测量以及Kalman滤波的单站无源定位方法[2],这种方法可以在没有任何目标位置信息的情况下,根据角度数据有效地估计目标的距离,其缺点在于,测量平台的加速度为零的情况下,无法确定目标距离;基于图像序列光流的运动估计方法[3],该方法通过光流和物体三维运动间存在的约束从二维的光流恢复出物体的三维运动信息,基于光流的运动图像分析方法,优点在于不用进行特征的提取和匹配,但是光流计算的复杂性高且鲁棒性较差;外基线单目测距方法[4],该方法利用探测图像与在已知距离处拍下的目标图像进行比较,根据目标的尺寸推测距离,该测距法需要有庞大的图像库支持,这常常是难以实现的,同时算法没有考虑目标姿态对于成像尺寸的影响,因此测距精度较低;基于图像序列中二维点特征或线特征匹配的方法,常用的有选取8个对应点通过最小二乘法直接估计目标运动参数的“8点法”[5],以及通过同一区域在不同图像中投影匹配确定目标距离的区域匹配方法[6]。由于红外图像中特征提取的稳定性低,多幅图像特征匹配的准确性无法保证,同时特征匹配算法也比较复杂。
红外导引头成像是目标三维信息投影到二维像平面的过程,仅仅依靠图像信息很难准确定位目标。因此,需要在图像所能提取的目标形状信息以及方位角信息之外,引入先验知识进行约束,通过建立适当的视觉成像模型,将导弹跟踪过程中目标距离与姿态的估计,转化为目标特征的成像分析问题。这种方法的可行性体现在以下两方面:首先,随着战场侦察技术的发展,攻击目标的身份、几何特征等先验知识可在发射前预知;其次,在导引头提供的红外图像上,飞机目标相对于天空背景有较明显的灰度差别,从背景中分割出较完整的飞机目标并提取其特征是可行的。
基于以上分析,本文提出了一种借助特征直线被动定位目标的新算法,提取图像中的特征直线并计算其长度及相互夹角,根据目标先验知识计算目标距离。特征直线是表征目标几何特性的直线,由于主轴及翼展线可完整的定义目标空间姿态且在图像中特征较为明显,同时二者相互垂直的特性也降低了目标距离估计算法的复杂度,因此,本文采用主轴及翼展线作为特征直线。
1 成像模型及目标空间姿态定义
空空导弹导引头视场较小,且目标充满视场前的成像距离远大于目标尺寸,根据机器视觉理论,此成像过程可以很好的用线性的弱透视投影模型来表示,如图1所示。弱透视投影可以看成两次投影的合成,首先,整个物体按平行于光轴OZ的方向正投影到物体质心平面(经过质心且与图像平面平行的平面);然后,按透视模型将上述物平面的图像投影到摄像机的像平面上。弱透视投影物体上的各点深度可用同一深度值z0近似。由图1可见,当目标在成像面上是较清晰的面目标而非点目标时,目标距离以及空间姿态决定了成像的大小与方向,此时目标定位算法需要综合考虑姿态变化的影响。
对于红外成像系统中目标相对于像平面的空间姿态,可认为是成像目标绕其质心平面的旋转变换,为便于分析,本文建立图2所示的质心坐标系XYZ,根据弱透视模型,XY为质心平面坐标轴,Z轴与导引头视线轴平行。由于目标平面可由主轴与翼展线构成的特征直线确定,因此可通过特征直线绕XYZ坐标轴的旋转定义目标姿态。假设目标的主轴线为L1,翼展线为L2,则本文中目标相对于像平面的空间姿态角定义为:相对偏航角,指目标绕Z轴(导引头视线轴)的旋转角度,即为目标主轴L1在质心平面的投影与X轴的夹角α;相对俯仰角,指目标相对于质心平面XY的旋转角度,即为目标主轴L1与质心平面的夹角β;相对滚转角,指目标绕主轴旋转的角度,即为目标翼展线L2与质心平面的夹角γ,如附图2所示。本文需要解决的问题就是在已知摄像机成像参数及目标几何特征的情况下,如何依据弱透视投影模型,借助目标轴线及其翼展线在图像中的投影的对应关系来实时确定目标距离。
2 基于特征直线的目标距离估计算法
探测图像中目标特征直线的长度与方向反映了目标相对成像面的距离或者姿态的变化,在已知目标几何结构特征的情况下,通过成像分析可获取目标距离。假设目标主轴线L1长度为R1,翼展线L2长度为R2,根据图2的目标空间姿态定义,L1与L2在正投影平面XY的投影长度分别为R1cosβ与R2cosγ,不考虑透镜畸变,由透视投影定理可得:
其中:L为目标距离,f为成像焦距,S1、S2分别为特征直线L1与L2在焦平面上的成像尺寸。上式中L、β、γ均为未知参数,要求解目标距离L需要引入新的约束,因此我们考虑利用角度的投影关系来建立关于L、β、γ的第三个方程。考察目标主轴与翼展线夹角的投影变化,如图3所示,主轴线OL1在XY面的投影为OL1′,翼展线OL2在XY面的投影为OL2′,根据目标空间姿态定义,OL1与OL1′夹角为β,OL2与OL2′夹角为γ。由于OL1与OL2相互垂直,则:
同时,根据投影的三角关系可得:
根据上述线段长度可计算L1L2在平面XY上的投影的长度为
利用余弦定理,由式(3)和式(5)可得:
其中θ是OL1与OL2在投影平面的夹角,该夹角可通过提取图像中目标的特征直线来计算。将式(1)、(2)代入式(6)可得:
解此关于L的方程可得:
在已知焦距和空间目标的特征直线的长度的情况下,只要从图像中提取对应的成像线段,即可确定目标距离。由式(8)可见,本文通过特征直线的成像尺寸S1、S2以及相互的夹角θ反映目标成像姿态的变化,使得目标定位算法不依赖于对目标姿态的估计,提高了不同的空间姿态下目标定位的准确性。
3 特征直线提取
飞机是一个轴对称的机构,从红外制导图像中检测出的飞机轮廓具有近似对称的特征,根据这一特征,本文设计了一种根据目标轴对称性的特征直线提取方法,该方法在检测目标对称轴的基础上,搜索机头、翼尖等特征点,并进而提取特征直线。
3.1 目标对称轴提取方法
对称性分析是图像理解和机器视觉领域的研究重点,常用的对称轴提取方法有,基于主元分析[7]的方法,将对称轴方向求解转化为协方差矩阵的特征值分解问题;基于隐含多项式曲线对称性检测[8],利用少量隐含多项式曲线方程的系数描述不规则的复杂物体,通过隐含多项式曲线的对称性提取对称轴;以上两方法能较为简单地确定对称轴,但是检测出的对称轴方向不精确,需要在该方向附近进行优化处理以精确定位。另一种常用的对称轴检测方法,首先计算被测目标轮廓的两条边界直线方程,然后计算它们的中心线方程确定中轴线[9],这种方法只适用于火箭一类的圆柱体或圆锥体,对飞机目标难以适用。
本文设计了一种基于边缘的目标对称轴提取算法,其基本思想是利用边缘曲线的转动惯量在对称轴方向取最小值的特性,确定过形心的目标对称轴。假设以形心坐标为相对原点的图像边缘点集为Q={(x 1,y1),(x2,y2),,(xN,yN)},则Q在斜率k方向的转动惯量为
求I关于k的导数可得:
由极值条件dI/dk=0得:
其中:F=∑i=1Nxiyi,S=∑i=1N(xi2-yi2)。由式(10)得到是目标对称轴及其垂直方向的斜率,考察k1、k2两侧图像的对称性可得到实际的对称斜率k,相应的过形心的对称轴坐标方程为
3.2 目标特征直线的提取
根据目标轴对称性提取特征直线的方法,首先检测目标形心及对称轴,然后搜索机头、翼尖等特征点,进而提取特征直线。完整的目标特征直线提取流程为:
1)从图像中分割目标,标记目标边缘;
2)计算目标的形心,以及各边缘点相对形心的坐标值;
3)根据式(10)计算对称轴方向斜率,并由式(11)确定经过形心的目标对称轴;
4)在对称轴两侧搜索到对称轴距离最长的点作为机翼顶点,其连接线即为翼展线,并记对称轴和翼展线的交点为J;
5)从形心出发沿对称轴方向寻找机头位置T,并以机头沿对称轴与翼展线相交的直线段JT作为主轴。
6)分别计算主轴与翼展线长度S1、S2,以及相互的夹角θ。
由于形心与对称轴是目标图像中较明显的特征,且它们对目标姿态变化不敏感,因此利用该方法提取特征直线具有算法简单,准确性高的优点。
4 实验结果
我们首先采用一组飞机模型图像在PⅣ2.4G, 512 M内存的计算机上来测试目标定位算法的准确度,所有实验程序均在VC++6.0下运行,拍摄时飞机模型的位置与姿态如表1所示。
图4中显示的是不同位置与姿态下的飞机模型图像,以及相应的特征直线提取的结果。飞机模型的主轴长度为13.2 cm,翼展19 cm,根据本文算法计算的目标距离如表1所示。从该组实验结果可以看出,在目标图像清晰、分辨率高的情况下,目标定位较为精确,且算法的定位精度不受目标姿态变化的影响。
图5给出了利用实际拍摄的红外飞机图像进行目标定位的例子,以验证本文算法对实际场景目标定位的效果。飞机为SU27机型,其主轴长度为17.9 m,翼展14.7 m。红外成像分辨率320×256,视场角2.3°×1.7°,成像焦距240mm,像元尺寸为30µm。根据以上参数拍摄的一组高信噪比的目标图像如图5(a)所示,相同距离下含较强噪声的低信噪比目标图像如图5(b)所示。实际的拍摄距离以及根据本文算法计算的目标距离如表2所示,从该组实验结果可以看出,虽然在目标距离远、信噪比低的情况下算法精度有所降低,但总体误差小于10%,可以满足为导弹提供辅助决策信息的需要。
从该组实验可以看出,实际场景中噪声对目标定位的精确度影响较大,这是因为,一方面,强噪声图像中目标特征不明显,降低了目标分割的准确度;另一方面,图像降噪的过程会模糊目标边缘,使得依赖于边缘的特征直线提取算法的精确度降低。因此,针对强噪声图像,如何在抑制噪声的同时,有效保持边缘信息,以提高目标被动定位的准确性,这也是我们下一步研究的重点。
5 结论
本文从目标特征直线的提取以及目标距离估计算法两方面提出了借助特征直线的目标定位方法。该方法应用于目标身份以及几何结构特征已知情况下的被动距离估计,目标的先验信息可通过机载侦察设备或者通过战术数据链从预警系统获取。从实验结果看出,利用特征直线计算目标距离的算法简单,定位准确度高,能够满足导引头实时、准确、单目被动定位目标的要求。另外,本文的算法主要针对两条特征直线均能正常提取的情况,在只存在一条基线的情况下,如导弹正迎头,尾追或从正侧方攻击时,图像中只能提取某一条特征直线,此时,应首先判断特征直线的属性,然后不考虑目标的姿态,直接应用透视投影模型计算目标距离。
摘要：提出一种利用导引头图像信息进行飞机目标被动定位的方法。该方法以目标可预知的先验几何特征为基础,并基于摄像系统视场较小且目标距离远大于目标尺寸时,成像模型可用弱透视投影近似的事实,推导出借助特征直线估计目标距离的单目视觉算法。与传统的目标定位方法不同,该算法通过特征直线的成像尺寸以及相互夹角反映目标成像姿态的变化,使得目标定位算法不依赖于对目标姿态的估计,提高了不同的空间姿态下目标定位的准确性。实验结果表明,该算法能够在低信噪比情况下准确定位目标,且算法不受目标姿态的影响。
关键词：被动定位,特征直线,姿态估计,弱透视投影模型,对称轴检测
参考文献
[1]何起予.红外导引技术的发展与新趋势[J].红外与激光工程,1996,25(3):41-53.HE Qi-yu.Trend analysis of the development of infrared guidance technology[J].Infrared and Laser Engineering,1996,25(3):41-53.
[2]Sadhu S,Mondal S,Srinivasan M,et al.Sigma point Kalman filter for bearing only tracking[J].Signal Processing(S0165-1684),2006,86(12):3769-3777.
[3]HUANG S,TAO L,ZHANG T.A modified method of passive ranging using optical flow of target infrared images[C]//Proceedings of the Fourth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition,Wuhan,China,Oct31–Nov2,2005,6044:471-477.
[4]Baldacci A,Corsini G,Diani D.Ranging by means of monocular passive systems[C]//Proceedings of SPIE Conference on Signal Processing,Sensor Fusion and Target Recognition,Orlando,USA,Apr5-7,1999,3720:473-482.
[5]Longuet-Hoggins H C.A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections[J].Nature(S0028-0836),1981,293:133-135.
[6]YANG W,SHEN Z.Method of passive ranging from infrared image sequence based on equivalent area[C]//Proceedings of The Fifth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition,Wuhan,China,Nov.15-17,2007,6786:312-317.
[7]卢春雨,张长水,闻芳,等.基于主元分析的对称性检测[J].电子学报,1999,27(5):25-28.LU Chun-yu,ZHANG Chang-shui,WEN Fang,et al.Principle component analysis based symmetry detection[J].Acta Electronica Sinica,1999,27(5):25-28.
[8]Marola G.A technique for finding the symmetry axes of implicit polynomial curves under perspective projection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(S0162-8828),2005,27(3):465-470.
篇4：紧紧盯住自己的目标
他低着头，心烦意乱，一个人孤单地走在回家的路上，忍不住嚎啕大哭。这时他看到一只青蛙，好奇地看着眼泪汪汪的自己。他有些生气，恶作剧般地朝着青蛙撒了一泡尿。但他奇怪地发现，在这个过程中，那只受辱的青蛙一直保持一个姿势，仍鼓着一双圆眼看着自己，没有躲闪，没有逃离。
他有些疑惑，也有些失落，快快地回到家里，把今天发生的一切都原原本本地告诉父亲。父亲告诉他，一个人要想成功就要像那只姿态昂扬的青蛙那样，正视不公，接受失败。那一天晚上，他的心灵被震撼，他内心的梦想开始复苏，他觉得那只受辱而不屈的青蛙就是自己最好的老师。他暗暗发誓：自己也要在逆境中努力，进最好的球队，成为马拉多纳那样的伟大球员，登上足球的顶峰!从那天起，他每天踢球8个小时以上，有条不紊地坚持学习和训练。教练的批评，队友的指责，他都能坦然面对，自信地抬着头，一步步地走自己的路。他的眼里只有一个目标：球门。
一年后，他遇到了人生的又一个坎。11岁的他被诊断出发育荷尔蒙缺乏，而这会阻碍他的骨骼生长。家里的经济条件难以承受他的治疗费用，但乐观努力、积极向上、球技不断完善的他受到了巴塞罗那球探的青睐。2000年9月，年仅13岁身高只有140cm的他收到邀请，去了巴塞罗那试训。试训场上的他，像那只执着的青蛙一样紧紧盯着目标，连中三元。试训刚一结束，俱乐部负责人就毫不犹豫地给他在俱乐部注册并安排他去最好的医院接受治疗。在当年他参加的38场青少年比赛中，他一共打入31个进球。
世青赛一向被认为是青年才俊展示自己的舞台。当第15届世青赛的大幕在荷兰乌德勒支缓缓落下时，他，一位身高只有1.69米的阿根廷少年将一个巨人的背影留给了全世界。由于阿根延队在小组赛中的糟糕表现，人们都以为这支阿根廷队难以走得更远，然而正是由于梅西的出色表现挽救了全队。作为阿根廷队的灵魂人物，他从淘汰赛开始一直处于世青赛的中心舞台，最终率领阿根廷U21青年队获得世青赛冠军，他自己也获得世青赛的最佳球员。
他的名字叫里奥·梅西，现为巴塞罗那前锋以及阿根廷国脚，他被球迷亲切称为“新版马拉多纳”，他用近乎完美的球技实现了自己的誓言。2009年12月，梅西获得2009年欧洲金球奖及2009年世界足球先生。捧着金灿灿的奖杯，他微笑着：“不要闭上眼睛踢球，紧紧盯住自己的目标。只要努力，梦想就离你不远。”