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根据【检索词:互信息 小波分解 图像配准】搜索到相关结果 662 条
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基于FPN的航空图像车辆检测技术研究
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作者:
王斌
顾银娟
来源:
工业控制计算机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征金字塔网络
小目标检测
航拍图像
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描述:
航拍图像中的车辆检测在交通监控、城市规划、停车场分析等诸多方面发挥着重要的作用。与常规地面视角车辆检测相比,航拍图像中的车辆具有分辨率低、细节特征不充分、难以检测、背景纹理干扰等特殊性。提出一种改进的Faster RCNN算法,在不增加原有模型计算量的前提下,提升网络对航空图像中车辆检测的效率。
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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FPN的航空图像车辆检测技术研究
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作者:
王斌
顾银娟
来源:
工业控制计算机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征金字塔网络
小目标检测
航拍图像
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描述:
航拍图像中的车辆检测在交通监控、城市规划、停车场分析等诸多方面发挥着重要的作用。与常规地面视角车辆检测相比,航拍图像中的车辆具有分辨率低、细节特征不充分、难以检测、背景纹理干扰等特殊性。提出一种改进的Faster RCNN算法,在不增加原有模型计算量的前提下,提升网络对航空图像中车辆检测的效率。
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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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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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基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
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描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以
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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。
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