关键词
基于FPN的航空图像车辆检测技术研究
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  
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。
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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  
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。
光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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  
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
基于FPN的航空图像车辆检测技术研究
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  
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。
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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  
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。
光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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  
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
融合多特征的对象级航空遥感图像变化检测
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  
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
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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  
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
基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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  
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。
基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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  
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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