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舰船遥感图像的目标识别研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《舰船科学技术》2014,(12):86-90
本文根据遥感图像的目标识别要求,从舰船的目标识别要点出发,首先介绍舰船遥感图像的识别流程,针对舰船遥感图像在摄取中存在一定云块和复杂海况的噪声干扰问题,提出一种基于多级视觉感知算法去除海面背景干扰,获取舰船目标;考虑到获取到的舰船目标存在一定的虚假识别,本文引入基于SVM分类器方法有效的过滤掉虚假舰船目标,并在最后对舰船目标的分类识别结果进行了分析。 相似文献
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为进一步提升舰船电子信息推荐算法的精准度,提出基于知识图谱的舰船电子信息协同推荐算法研究。基于知识图谱建立舰船电子信息协同推荐模型,根据模型反映数据建立相邻用户联系,过滤关联近似推荐词条,获得更精准的舰船电子推荐信息。通过对比仿真测试证明,该方法提高了信息推荐的词条数量,提升了推荐效果。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(13)
针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。 相似文献
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针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率. 相似文献
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随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。 相似文献
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海上舰船目标的智能感知是无人水面艇、无人机视觉系统的最主要任务之一,针对海上舰船目标智能检测识别存在的问题,提出基于编码器-解码器结构的海上舰船目标图像智能分割算法,以像素级分割替代常规的检测方法,为海上无人平台的智能感知提供算法支撑。首先,针对通用的图像分割方法中存在的高层语义特征丰富、空间分辨率降低的问题,提出基于膨胀卷积的多尺度特征融合模块,提高编码器的特征提取能力;然后,针对不同目标像素身份判别的难点,在原有编码-解码结构基础上,增加了一个身份识别辅助网络分支,引导编码器对不同身份目标的特征进行关注,提高特征表示对不同身份目标的表征能力。最后,在所构建的6类舰船目标分割数据集上进行实验验证。结果表明,本文方法在准确率上较通用分割方法能更有效地实现舰船目标分割,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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在遥感成像技术快速发展的背景下,获取遥感图像的方式有所改变,已经不再局限在合成孔径雷达方面,而是开始采用光学相机。通过光学相机所形成的遥感图像具有较高的分辨率,且能够在图像中对感兴趣目标进行检测。其中,光学遥感图像是军事活动应用遥感技术的重点且备受关注。将极限学习机算法应用在光学遥感图像舰船目标检测中,可以进一步提高检测质量与效果。该算法属于全新的单隐含层前馈神经网络学习算法,结构相对简单且能够快速学习,全局寻优能力较强,计算复杂程度降低,能够获得最小平方优化解,性能稳定且泛化。总体来讲,基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标检测研究十分有必要。 相似文献
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光学遥感图像舰船目标检测算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《舰船科学技术》2014,(12):95-98
针对航天图像舰船目标快速检测问题,本文提出了一种复杂海洋背景中舰船目标的快速提取,舰船尾迹的检测及目标检测算法。根据人类视觉注意机制,把梯度作为视觉注意前期的简单特征,然后以开尔文尾迹为主要依据,以区域灰度方差表示纹理粗糙度,进行舰船尾迹识别,最后分析舰船检测的原则和主要特征,提出舰船目标检测流程,并进行目标检测实验,实现准确的尾迹识别和目标检测。 相似文献
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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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介绍舰船噪声的频谱特性,并通过对频谱特性分析,研究舰船目标识别算法的可行性,最终选用DEMON谱分析与轴频提取算法作为舰船目标识别的实现方式。考虑到算法的数据处理,软硬件平台及设计选用TI公司基于DM6446高性能处理器TY-DM6446-1000开发板进行舰船目标识别算法研究,并对该算法的实验数据进行测试统计。结果显示,该算法能够实现对舰船目标特征提取和目标的精确识别,可满足应用要求。 相似文献
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为了保证舰船在海上安全运行,提出基于知识图谱的舰船通信网络安全风险评价方法。采集舰船通信数据、预处理,根据实体间的联系建立舰船通信网络安全的知识图谱;采用图数据库对舰船通信网络数据的知识图谱进行储存与查询;建立知识图谱注意力网络的舰船通信网络安全风险评价模型。实验结果表明:该方法可准确评价舰船通信网络安全风险等级,具有较高的安全风险评价能力;能够提升舰船通信网络保密性、完整性和可用性。 相似文献
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针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。 相似文献
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