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根据【关键词:PolSAR图像,功率差异度,匀质性,飞机目标检测,区域筛选,极化交叉熵】搜索到相关结果 10 条
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基于多特征融合的PolSAR飞机目标检测算法研究
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作者:
宋厅华
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
PolSAR图像
无监督分类
散射特征
飞机目标检测
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描述:
基于多特征融合的PolSAR飞机目标检测算法研究
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基于散射特征的极化SAR图像飞机目标检测
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作者:
陈丽丽
来源:
中国民航大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
杂波区分度
极化散射特性
极化合成孔径雷达
飞机目标检测
极化交叉熵
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描述:
极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)是一种先进的主动对地观测设备,对植被、浅海等具有一定的穿透能力,对感兴趣目标能进行全天时、全天候侦察,其系统获取的数据能完整准确地表征目标的极化散射特性。因此极化SAR图像在国民经济、国防等众多领域得到了广泛应用。本文以飞机为检测目标对极化SAR图像进行解译,在对飞机目标形态特征和极化散射特征研究的基础上,给出两种飞机目标检测算法。第一种算法先利用跑道样本分别计算功率图像与T22通道图像的杂波区分度参数并进行融合,再结合Cloude分解后的特征值构造检测特征量,然后采用飞机目标检测窗遍历T22通道图像得到背景均值,最后对检测特征量和背景均值进行阈值分割提取飞机目标。为克服对跑道样本的依赖,给出了基于极化交叉熵和Yamaguchi分解相结合的飞机目标检测方法。首先计算待检测像素、背景杂波像素与三种典型散射体的相似性参数并利用相似性参数构造极化交叉熵,然后结合Yamaguchi分解提取的偶次散射分量功率构造检测特征量,最后采用阈值分割方法提取飞机目标。选用美国UAVSAR系统和AIRSAR系统采集的实测数据对上述两种算法进行验证,实验结果表明:两种算法均能在飞机形态特征不完整的情况下有效地检测出飞机目标,且漏警、虚警较低。相比之下第一种算法能快速地检测出飞机目标,但需要人工提取跑道样本,第二种算法不依赖样本信息,实际应用性更强,但耗时比第一种算法稍长。
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基于特征分类的PolSAR飞机目标检测方法研究
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作者:
周波
来源:
中国民航大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
PolSAR图像
二分类
散射特性
异化散射功率
飞机目标检测
环境特征
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描述:
基于特征分类的PolSAR飞机目标检测方法研究
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基于深度学习的红外图像飞机目标检测方法
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作者:
朱大炜
来源:
西安电子科技大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
红外图像
飞机目标检测
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描述:
基于深度学习的红外图像飞机目标检测方法
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高分辨SAR图像飞机目标检测的FPGA设计
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作者:
金晓飞
来源:
西安电子科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
FPGA
OpenCL
飞机目标检测
并行计算
SAR图像
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描述:
高分辨SAR图像飞机目标检测的FPGA设计
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光学遥感图像复杂机场背景下的飞机检测算法研究
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作者:
杨一丁
来源:
北京理工大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
全卷积神经网络
卷积神经网络
复杂背景
光学遥感图像
飞机目标检测
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描述:
光学遥感图像复杂机场背景下的飞机检测算法研究
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基于YOLOv4抗遮挡的遥感图像飞机目标检测方法
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作者:
卫虹宇
来源:
中国矿业大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
感受野
特征融合
抗遮挡
飞机目标检测
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描述:
基于YOLOv4抗遮挡的遥感图像飞机目标检测方法
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遥感图像飞机目标检测与分类算法研究
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作者:
方力
来源:
华中科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
总和池化特征
飞机目标分类
地面采样间隔
YOLT
VGG
飞机目标检测
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描述:
遥感图像飞机目标检测与分类算法研究
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基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究
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作者:
李梦雅
来源:
西安电子科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
机场区域分割
辅助分类器生成对抗网络
飞机目标检测
高分辨SAR图像
候选区域提议网络
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描述:
基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究
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基于深度神经网络的遥感影像飞机目标检测与型号识别方法
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作者:
刘思婷
来源:
兰州交通大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
关键点检测
R
CNN
型号识别
Mask
迁移学习
飞机目标检测
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描述:
基于深度神经网络的遥感影像飞机目标检测与型号识别方法