首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
目的 针对用于SAR (synthetic aperture radar) 目标识别的深度卷积神经网络模型结构的优化设计难题,在分析卷积核宽度对分类性能影响基础上,设计了一种适用于SAR目标识别的深度卷积神经网络结构。方法 首先基于二维随机卷积特征和具有单个隐层的神经网络模型-超限学习机分析了卷积核宽度对SAR图像目标分类性能的影响;然后,基于上述分析结果,在实现空间特征提取的卷积层中采用多个具有不同宽度的卷积核提取目标的多尺度局部特征,设计了一种适用于SAR图像目标识别的深度模型结构;最后,在对MSTAR (moving and stationary target acquisition and recognition) 数据集中的训练样本进行样本扩充基础上,设定了深度模型训练的超参数,进行了深度模型参数训练与分类性能验证。结果 实验结果表明,对于具有较强相干斑噪声的SAR图像而言,采用宽度更大的卷积核能够提取目标的局部特征,提出的模型因能从输入图像提取目标的多尺度局部特征,对于10类目标的分类结果(包含非变形目标和变形目标两种情况)接近或优于已知文献的最优分类结果,目标总体分类精度分别达到了98.39%和97.69%,验证了提出模型结构的有效性。结论 对于SAR图像目标识别,由于与可见光图像具有不同的成像机理,应采用更大的卷积核来提取目标的空间特征用于分类,通过对深度模型进行优化设计能够提高SAR图像目标识别的精度。  相似文献   

2.
遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。  相似文献   

3.
目的 在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征。为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题。方法 该方法基于深度学习卷积神经网络思想。首先使用待检测车辆图像定义视觉任务。利用选择性搜索算法获得样本图像的候选区域,将候选区域坐标与视觉任务示例图像一起输入网络学习。示例图像经过深度卷积神经网络中的卷积层,池化层计算,最终得到深度卷积特征。在输入时没有规定示例图像的规格,此时得到的卷积特征规格不定。然后,基于Fast R-CNN网络结构,通过感兴趣区域池化层规格化特征,最后将特征输入不同的全连接分支,并行回归计算特征分类,以及检测框坐标值。经过多次迭代训练,最后得到与指定视觉任务强相关的目标检测模型,具有训练好的权重参数。在新的场景图像中,可以通过该目标检测模型检测给定类型的车辆目标。结果 首先确定视觉任务包含公交车,小汽车两类,背景场景是城市道路。利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型进行测试,实验表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的车辆目标检测模型对车辆目标检测具有良好的检测效果。结论 本文提出的车辆目标检测方法,利用卷积神经网络提取卷积特征代替传统手工特征提取过程,通过Fast R-CNN对由示例图像组成定义的视觉任务训练得到了效果良好的车辆目标检测模型。该模型可以对与视觉任务强相关新场景图像进行效果良好的车辆目标检测。本文结合深度学习卷积神经网络思想,利用卷积特征替代传统手工特征,避免了传统检测问题中特征选择问题。深层卷积特征具有更好的表达能力。基于Fast R-CNN网络,最终通过多次迭代训练得到车辆检测模型。该检测模型对本文规定的视觉任务有良好的检测效果。本文为解决车辆目标检测问题提供了更加泛化和简洁的解决思路。  相似文献   

4.
目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC(the ImageNet large scale visual recognition challenge)-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。  相似文献   

5.
目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。  相似文献   

6.
目的 传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络(TC_CNN)人脸检测方法。方法 首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端粗提取得到的人脸窗口作为后端卷积神经网络模型的输入进行特征精细提取,并通过池化操作得到新的特征图;最后,通过全连接层判别输出最佳检测窗口,完成人脸检测全过程。结果 实验选取FDDB人脸检测数据集中包含人脸多姿态变化以及人脸面部特征信息不完整等情况的图像进行测试,TC_CNN方法人脸检测率达到96.39%,误检率低至3.78%,相比当前流行方法在保证算法效率的同时检测率均有提高。结论 两层级联卷积神经网络人脸检测方法能够在人脸多姿态变化和面部特征信息不完整等情况下实现精准检测,保证较高的检测率,有效降低误检率,方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。  相似文献   

7.
目的 变电站图像拼接篡改是电力系统的一大安全隐患,针对篡改图像背景复杂、篡改内容尺度不一造成的误检漏检问题以及相关研究较少,本文提出一种面向变电站的拼接篡改图像的双通道检测模型。方法 两通道均采用深度学习方法自适应提取篡改图像和残差图像的特征,其中篡改图像包含丰富的色彩特征和内容信息,残差图像重点凸显了篡改区域的边缘,有效应对了篡改图像多样性导致的篡改特征提取困难问题;将特征金字塔结构Transformer通道作为网络主分支,通过全局交互机制获取图像全局信息,建立关键点之间的联系,使模型具备良好的泛化性和多尺度特征处理能力;引入浅层卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)通道作为辅助分支,着重提取篡改区域的边缘特征,使模型在整体轮廓上更容易定位篡改区域。结果 实验在自制变电站拼接篡改数据集(self-made substation splicing tampered dataset, SSSTD)、CASIA(Chinese Academy of Sciences Institute of Automation dataset)和NIST16(National Institute of Standards and Technology 16)上与4种同类型方法进行比较。定量上看,在SSSTD数据集中,本文模型相对性能第2的模型在精确率、召回率、F1和平均精度上分别提高了0.12%、2.17%、1.24%和7.71%;在CASIA和NIST16数据集中,本文模型也取得了最好成绩。定性上看,所提模型减少了误检和漏检,同时定位精度更高。结论 本文提出的双通道拼接篡改检测模型结合了Transformer和CNN在图像篡改检测方面的优势,提高了模型的检测精度,适用于复杂变电站场景下的篡改目标检测。  相似文献   

8.
目的 在近岸合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船检测中,由于陆地建筑及岛屿等复杂背景的影响,小型舰船与周边相似建筑及岛屿容易混淆。现有方法通常使用固定大小的方形卷积核提取图像特征。但是小型舰船在图像中占比较小,且呈长条形倾斜分布。固定大小的方形卷积核引入了过多背景信息,对分类造成干扰。为此,本文针对SAR图像舰船目标提出一种基于可变形空洞卷积的骨干网络。方法 首先用可变形空洞卷积核代替传统卷积核,使提取特征位置更贴合目标形状,强化对舰船目标本身区域和边缘特征的提取能力,减少背景信息提取。然后提出3通道混合注意力机制来加强局部细节信息提取,突出小型舰船与暗礁、岛屿等的差异性,提高模型细分类效果。结果 在SAR图像舰船数据集HRSID(high-resolution SAR images dataset)上的实验结果表明,本文方法应用在Cascade-RCNN(cascade region convolutional neural network)、YOLOv4(you only look once v4)和BorderDet(border detection)3种检测模型上,与原模型相比,对小型舰船的检测精度分别提高了3.5%、2.6%和2.9%,总体精度达到89.9%。在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集上的总体精度达到95.9%,优于现有方法。结论 本文通过改进骨干网络,使模型能够改变卷积核形状和大小,集中获取目标信息,抑制背景信息干扰,有效降低了SAR图像近岸复杂背景下小型舰船的误检漏检情况。  相似文献   

9.
目的 在文档图像版面分析上,主流的深度学习方法克服了传统方法的缺点,能够同时实现文档版面的区域定位与分类,但大多需要复杂的预处理过程,模型结构复杂。此外,文档图像数据不足的问题导致文档图像版面分析无法在通用的深度学习模型上取得较好的性能。针对上述问题,提出一种多特征融合卷积神经网络的深度学习方法。方法 首先,采用不同大小的卷积核并行对输入图像进行特征提取,接着将卷积后的特征图进行融合,组成特征融合模块;然后选取DeeplabV3中的串并行空间金字塔策略,并添加图像级特征对提取的特征图进一步优化;最后通过双线性插值法对图像进行恢复,完成文档版面目标,即插图、表格、公式的定位与识别任务。结果 本文采用mIOU(mean intersection over union)以及PA(pixel accuracy)两个指标作为评价标准,在ICDAR 2017 POD文档版面目标检测数据集上的实验表明,提出算法在mIOU与PA上分别达到87.26%和98.10%。对比FCN(fully convolutional networks),提出算法在mIOU与PA上分别提升约14.66%和2.22%,并且提出的特征融合模块对模型在mIOU与PA上分别有1.45%与0.22%的提升。结论 本文算法在一个网络框架下同时实现了文档版面多种目标的定位与识别,在训练上并不需要对图像做复杂的预处理,模型结构简单。实验数据表明本文算法在训练数据较少的情况下能够取得较好的识别效果,优于FCN和DeeplabV3方法。  相似文献   

10.
目的 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法 在预处理部分,设计了U-Net Denoising模块,通过调整噪声方差参数L的范围来抑制相干斑噪声对图像的干扰。在YOLOv7(you only look once v7)主干网络构建MLAN_SC(maxpooling layer aggregation network that incorporate select kernel and contextual Transformer)结构,加入SK(selective kernel)通道注意力机制至下采样阶段,增强关键信息提取能力和特征表达能力。为解决MP(multiple pooling)结构中上下分支特征不平衡的问题,改善误检情况,融入上下文信息提取模块(contextual Transformer block, COT),利用卷积提取上下文信息,将局部信息和全局信息结合起来,使图像特征能够更有效地提取出来。在头部引入SPD卷积(space-to-depth convolution, SPD-Conv),增强小目标的检测能力。用WIoU(wise intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,运用动态聚焦机制,在复杂图像上加强对目标的定位能力。结果 在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集和HRSID (high-resolution SAR images dataset)数据集上进行了实验对比,结果表明,改进后的方法相比于YOLOv7,AP(average precision)可达到99.25%和89.73%,分别提升了4.38%和2.57%,准确率和召回率为98.41%,93.24%和94.79%,81.83%,优于对比方法。结论 本文通过融合多重机制改进YOLOv7方法,提升了对目标的定位能力,显著改善了SAR舰船检测中复杂舰船的误检和漏检情况,进一步提高了SAR舰船检测精度。  相似文献   

11.
针对卫星部件维修更换、燃料加注、废弃卫星回收等空间在轨服务中需解决的目标卫星部位检测问题,在Mask R-CNN的基础上,改进其主干网络结构并缩减分类回归、Mask分支通道数,提出了一种改进的实例分割网络模型Ring-Engine-Mask R-CNN,使用实物模型图像和3dsMax生成的仿真图像建立了专用数据集,给出了一种基于深度学习的卫星目标部位检测方法;实验结果表明,该方法能较好的完成卫星星箭对接环和远地点发动机喷管两种目标部位的检测分割,相较于传统的网络模型,在缩小了模型规模的同时,具有更高精度和更快的检测速度.  相似文献   

12.
Wang  Xing-Gang  Wang  Jia-Si  Tang  Peng  Liu  Wen-Yu 《计算机科学技术学报》2019,34(6):1269-1278

Learning an effective object detector with little supervision is an essential but challenging problem in computer vision applications. In this paper, we consider the problem of learning a deep convolutional neural network (CNN) based object detector using weakly-supervised and semi-supervised information in the framework of fast region-based CNN (Fast R-CNN). The target is to obtain an object detector as accurate as the fully-supervised Fast R-CNN, but it requires less image annotation effort. To solve this problem, we use weakly-supervised training images (i.e., only the image-level annotation is given) and a few proportions of fully-supervised training images (i.e., the bounding box level annotation is given), that is a weakly- and semi-supervised (WASS) object detection setting. The proposed solution is termed as WASS R-CNN, in which there are two main components. At first, a weakly-supervised R-CNN is firstly trained; after that semi-supervised data are used for finetuning the weakly-supervised detector. We perform object detection experiments on the PASCAL VOC 2007 dataset. The proposed WASS R-CNN achieves more than 85% of a fully-supervised Fast R-CNN’s performance (measured using mean average precision) with only 10% of fully-supervised annotations together with weak supervision for all training images. The results show that the proposed learning framework can significantly reduce the labeling efforts for obtaining reliable object detectors.

  相似文献   

13.
目的 船舶在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的检测是研究热点,但目前适合近岸舰船检测的方法并不多。在SAR图像中,近岸舰船受到岸上建筑物的干扰严重,尤其是对于排列紧密的近岸船舶来说,其对比度相似,很难区分船舶与背景。为解决近岸舰船检测困难问题,提出了一种基于加权双向注意金字塔网络的近岸舰船检测方法。方法 本文在FCOS (fully convolutional one-stage)网络的基础上提出了一种新的双向特征金字塔网络。将卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)与金字塔网络的每个特征图进行连接,提取丰富的语义信息特征;借鉴PANet (path aggregation network)的思想,添加自下而上的金字塔模块,突出不同尺度船舶的显著特征。最后提出了一种加权特征融合方式,使特征图提取的特征信息的着重点不同,提高舰船检测精度。结果 本文在公开的SAR图像舰船数据集SSDD (SAR ship detection dataset)上进行实验。实验结果表明,相比原FCOS方法,本文方法的检测精度提高了9.5%;与对比方法相比,本文方法在同等条件下的检测精度达到90.2%。在速度方面,本文方法比SSD提高0.6 s,比Faster R-CNN (region convolutional neural network)提高1.67 s,明显优于对比方法。结论 本文通过改进特征网络和特征融合方式,提高了算法对SAR图像舰船目标检测中背景复杂、排列紧密的近岸舰船目标的定位效果,有效增强了对舰船目标定位的准确性。  相似文献   

14.
目的 海洋锋的高效检测对海洋生态环境变化、渔业资源评估、渔情预报及台风路径预测等具有重要意义。海洋锋具有边界信息不明显且多变的弱边缘性,传统基于梯度阈值法及边缘检测的海洋锋检测方法,存在阈值选择不固定、判定指标不一致导致检测精度较低的问题。针对上述问题,基于Mask R-CNN(region convolutional neural network)提出一种改进的海洋锋自动检测方法。方法 兼顾考虑海洋锋的小数据量及弱边缘性,首先对数据扩增,并基于不同算法对海表温度(sea surface temperatures,SST)遥感影像进行增强;其次,基于迁移学习的思想采用COCO(common objects in context)数据集对网络模型进行初始化;同时,对Mask R-CNN中残差神经网络(residual neural network,ResNet)和特征金字塔模型(feature pyramid network,FPN)分别进行改进,在充分利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息的基础上,对多个尺度的融合特征图分别进行目标预测,提升海洋锋的检测精度。结果 为验证本文方法的有效性,从训练数据和实验模型上分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比常用的Mask R-CNN和YOLOv3(you only look once)神经网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的海洋锋检测效果最好,海洋锋的定位准确率(intersection over union,IoU)及检测平均精度均值(mean average precision,mAP)达0.85以上。此外,通过对比分析实验结果发现,本文方法对强海洋锋的检测效果明显优于弱海洋锋。结论 本文根据专家经验设立合理的海洋锋检测标准,更好地考虑了海洋锋的弱边缘性。通过设计多组对比实验,验证了本文方法对海洋锋的高精度检测效果。  相似文献   

15.
油罐是用于储存油品的工业设施,常用在炼油厂等工业园中,通过卫星或航空遥感图像实现油罐目标的快速检测,可以实现对侵占生态保护红线的疑似工业园区的快速查找,为自然资源监管和生态环境保护提供科学技术支持。探讨了基于深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像目标检测中的有效性,基于深度学习目标检测算法中具有代表性的Faster R-CNN(Convolutional Neural Network)和R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network)框架,通过对ZF、VGG16、ResNet-50 3种网络模型进行训练和测试,实现了遥感影像上油罐目标的快速检测;通过修改锚点尺度和数量,丰富了候选框类型和数量,提升了油罐的目标检测精度,最优召回率接近80%。研究表明:深度卷积神经网络能够实现对高分辨率遥感影像中油罐目标的快速检测,为深度学习技术在遥感小目标的快速检测提供了实例和新的思路。  相似文献   

16.
油罐是用于储存油品的工业设施,常用在炼油厂等工业园中,通过卫星或航空遥感图像实现油罐目标的快速检测,可以实现对侵占生态保护红线的疑似工业园区的快速查找,为自然资源监管和生态环境保护提供科学技术支持。探讨了基于深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像目标检测中的有效性,基于深度学习目标检测算法中具有代表性的Faster R-CNN(Convolutional Neural Network)和R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network)框架,通过对ZF、VGG16、ResNet-50 3种网络模型进行训练和测试,实现了遥感影像上油罐目标的快速检测;通过修改锚点尺度和数量,丰富了候选框类型和数量,提升了油罐的目标检测精度,最优召回率接近80%。研究表明:深度卷积神经网络能够实现对高分辨率遥感影像中油罐目标的快速检测,为深度学习技术在遥感小目标的快速检测提供了实例和新的思路。  相似文献   

17.
目的 火焰检测可有效防止火灾的发生。针对目前火焰检测方法,传统图像处理技术的抗干扰能力差、泛化性不强,检测效果对数据波动比较敏感;机器学习方法需要根据不同的场景设定并提取合适火焰的特征,过程比较繁琐。为此提出一种基于Faster R-CNN的多类型火焰检测方法,避免复杂的人工特征提取工作,在面对复杂背景、光照强度变化和形态多样的火焰图像时依然保证较好的检测精度。方法 基于深度学习的思想,利用卷积神经网络自动学习获取图像特征。首先,利用自建数据集构建视觉任务。根据火焰的尖角特性、直观形态和烟雾量等,将火焰类数据划分为单尖角火焰、多尖角火焰和无规则火焰3类。此外,通过深度网络特征可视化实验发现,人造光源与火焰在轮廓上具有一定的相似性,为此建立了人造光源圆形和方形两个数据集作为干扰项来保证检测模型的稳定性;然后,细化训练参数并调整预训练的卷积神经网络结构,改动分类层以满足特定视觉任务。将经过深度卷积神经网络中卷积层和池化层抽象得到的图像特征送入区域生成网络进行回归计算,利用迁移学习的策略得到每一类目标物体相应的探测器;最后,得到与视觉任务相关的目标检测模型,保存权重和偏置参数。并联各类目标物体的子探测器作为整体探测器使用,检测时输出各类探测器的分数,得分最高的视为正确检测项。结果 首先,利用训练好的各探测器与相应测试集样本进行测试,然后,再利用各类目标物的测试集来测试其他类探测器的检测效果,以此证明各探测器之间的互异性。实验结果表明,各类探测器都具有较高的专一性,大大降低了误判的可能性,对于形变剧烈和复杂背景的火焰图像也具有良好的检测准确率。训练得到的检测模型在应对小目标、多目标、形态多样、复杂背景和光照变化等检测难度较大的情况时,均能获得很好的效果,测试集结果表明各类探测器的平均准确率提高了3.03% 8.78%不等。结论 本文提出的火焰检测方法,通过挖掘火焰的直观形态特征,细分火焰类别,再利用深度卷积神经网络代替手动特征设置和提取过程,结合自建数据集和根据视觉任务修改的网络模型训练得到了检测效果良好的多类型火焰检测模型。利用深度学习的思想,避免了繁琐的人工特征提取工作,在得到较好的检测效果的同时,也保证了模型具有较强的抗干扰能力。本文为解决火焰检测问题提供了更加泛化和简洁的解决思路。  相似文献   

18.
水雷检测对于国防安全具有重要意义,然而,由于水下目标声呐成像实验代价较大,通常难以获得足够的水雷声呐图像样本,因此导致难以应用深度神经网络提高水雷等目标的检测精度。针对这一问题,提出样本仿真结合迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测与识别方法。首先,根据侧扫声呐成像机理,建立水雷目标的仿真模型,进而仿真得到大量水雷目标样本;然后,采用大型广源域数据集ImageNet对深度卷积神经网络进行预训练,再用真实水雷样本和仿真水雷样本对深度卷积神经网络进行微调以适应水雷目标;最后,将微调后的深度卷积神经网络作为目标检测的基准网络,并进行目标检测训练;采用真实的水下水雷声呐图像数据对训练完成的网络进行验证和比较。实验结果表明,提出的基于样本仿真和迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测方法能够更好地检测水雷目标,优于传统的特征提取及检测方法及只采用真实样本进行训练的检测方法,对于水下目标检测具有借鉴意义。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号