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根据【检索词:自动目标识别 图像匹配 三维变换 图像处理】搜索到相关结果 868 条
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结合显著性检测与特征匹配的飞机目标识别
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作者:
欧阳欢
范大昭
郭静
代亚贞
来源:
测绘通报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机识别
遥感影像
特征匹配
机型判别
显著性检测
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描述:
根据目标与背景间的视觉显著性差异及飞机目标的形态特征,本文提出了一种基于显著性检测的飞机目标识别算法。该算法首先对预处理后的遥感影像进行显著性检测并提取场景中的感兴趣目标;然后依据阴影在HIS颜色
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基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统
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作者:
彭俊榕
魏麟
谭任翔
何峻毅
来源:
仪表技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
姿态指引仪
卷积神经网络
维修
故障检测
图像识别
Hough变换
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描述:
对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough变换和改进的AlexNet卷积神经网络的图像识别算法。通过分析处理和识别分类指引仪表盘图像的特定区域,及时
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利用多源地球物理图像融合方法识别物性异常——以航空电磁和航磁数据为例
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作者:
吕鹏飞
薛国强
武欣
来源:
地球物理学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
Iliamna火山数据
图像融合
非下采样轮廓波变换
电阻率
磁化率
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描述:
Parameter,简称NMP)的融合规则,并分别对低频子带图像和高频子带图像进行融合;最后利用NSCT反变换得到包含磁化率和电阻率信息的融合图像.将融合结果与先验资料进行对比,结果显示两者具有较高的一致性,表明这一方法有效可靠,为目标体精确识别和快速定位提供了一种新的解决思路.
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基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究
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作者:
张维坤
叶伟
李国靖
来源:
电子测量技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
相关向量机
飞机目标
SAR图像
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描述:
随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类工作近年来成为研究热点。在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR图像目标分类识别,对3类飞机仿真目标进行分类,从分类正确率
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
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描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
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描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标
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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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作者:
张春雷
来源:
电子测试
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
全卷积神经网络
目标检测
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描述:
图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。
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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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作者:
张春雷
来源:
电子测试
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
全卷积神经网络
目标检测
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描述:
图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。