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根据【关键词:
可变形全局特征融合,合成孔径雷达,复杂背景,飞机检测,全维度特征提取
】搜索到相关结果
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关键词
SAR图像飞机目标检测识别进展
作者:
郭倩
王海鹏
徐丰
来源:
雷达学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机识别
合成孔径雷达
散射信息
深度学习
飞机检测
描述:
目标检测与识别是高分辨
合成孔径雷达
(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标
SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望
作者:
罗汝
赵凌君
何奇山
计科峰
匡纲要
来源:
雷达学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可解释人工智能
合成孔径雷达
深度学习
飞机目标
目标检测与识别
描述:
合成孔径雷达
(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
描述:
传统的
合成孔径雷达
(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像
飞机检测
方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
描述:
传统的
合成孔径雷达
(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像
飞机检测
方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
描述:
传统的
合成孔径雷达
(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像
飞机检测
方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
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