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根据【关键词:高分辨率遥感影像,卷积神经网络,多特征融合,变化检测,飞机目标,遥感,多元变化检测】搜索到相关结果 3 条
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融合多特征的对象级航空遥感图像变化检测
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作者:
朱美如
安如
赵生银
来源:
激光与红外
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
JS散度
变化检测
互相关
像斑
航空遥感图像
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描述:
针对航空遥感图像,构建一种面向对象的融合JS(Jensen-Shannon)散度特征与互相关特征的变化检测算法。首先,应用多尺度分割算法获取像斑;然后,提取反映像斑内像素灰度分布的总体统计特征的JS
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融合多特征的对象级航空遥感图像变化检测
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作者:
朱美如
安如
赵生银
来源:
激光与红外
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
JS散度
变化检测
互相关
像斑
航空遥感图像
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描述:
针对航空遥感图像,构建一种面向对象的融合JS(Jensen-Shannon)散度特征与互相关特征的变化检测算法。首先,应用多尺度分割算法获取像斑;然后,提取反映像斑内像素灰度分布的总体统计特征的JS
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基于改进候选区域网络的红外飞机检测
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作者:
姜晓伟
王春平
付强
来源:
激光与红外
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
红外飞机
卷积神经网络
目标检测
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描述:
为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means聚类算法的工作原理、实现流程、存在的弊端以及该算法的主要改进手段,并利用K-means聚类算法对Faster R-CNN锚点框的生成方式进行了改进。最后在CAFFE框架平台下进行了多次仿真实验,测试集来源于自建的专用于空中红外飞机检测任务的数据集,实验结果表明本文采用的改进手段可以在保证较高平均准确率AP的同时提高检测速度,并且给出了最适用于本文自建数据集利用聚类算法的k值。