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- 复杂场景下飞机目标检测与跟踪技术研究
- 作者： 刘海燕 来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 复杂场景 卷积神经网络 遥感视频 目标检测 目标自动跟踪
- 描述： 复杂场景下飞机目标检测与跟踪技术研究
- 基于温岭市二类调查的航空影像正射纠正技术研究
- 作者： 林辉 来源： 西南林业大学学报(自然科学) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 图像处理 数字摄影测量 UCX 正射纠正 LPS
- 描述： 航空影像是二类调查的重要基础资料,但航空影像因地形等因素影响而产生畸变,使用前需要消除畸变进行正射纠正。本研究根据Ultra Cam X数字航摄相机的信息,在LPS工程中设置对应的参数,读入数据自带的外方位元素,直接对空三计算结果进行设定,对正射影像的定位精度以地形图为参照进行分析。结果表明:应用LPS就可以完成对数字航摄影像正射纠正,处理后的影像的匹配性较好,定位精度较高,效果较理想;通过检查点提取地形图和影像的对应坐标进行误差计算,平均总误差仅为1.249 m,可以满足温岭市森林资源二类调查的需要;该方法解决了航空影像数据量大、数量多、处理时间长、DEM使用等难题,对实际生产具有重要意义。
- 基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测
- 作者： 朱明明 许悦雷 马时平 李帅 马红强 来源： 光学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 区域卷积神经网络 特征融合 图像处理 软判决 飞机检测
- 描述： 提出了一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进传统的非极大值抑制方法。实验结果表明,所提方法能够准确快速地检测到飞机,得到检测率为94.25%、虚警率为5.5%、平均运行时间为0.16 s的实验结果。与现有的其他检测方法相比,所提方法的各项指标均得到显著提升。
- 飞机导管结构的三维图像重构技术及实现
- 作者： 钟镇洪 来源： 五邑大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高光去除 图像处理 立体视觉 中心线重构 三维测量
- 描述： 飞机导管结构的三维图像重构技术及实现
- 极地浮标小型飞行器起降控制系统研究
- 作者： 李倩 来源： 太原理工大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 小型飞行器 中心提取 图像处理 极地浮标 PID控制
- 描述： 极地浮标小型飞行器起降控制系统研究
- 改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
- 作者： 郑志强 刘妍妍 潘长城 李国宁 来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO Densenet 遥感图像 means 卷积神经网络 飞机识别 k V3
- 描述： 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析。实验结果表明,新改进的深度卷积神经网络应用在两种图像上效果均有提升。其中,改进的算法在高质量的遥感图像中准确率高达99.72%,比原始算法准确率提升了0.85%,召回率高达98.34%,召回率提升了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。
- 基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法
- 作者： 于东海 冯仲科 来源： 农业工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 树冠体积 图像处理 点云数据 倾斜摄影 无人机 单木参数提取 林业
- 描述： 树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。