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研究基于高分辨力极化合成孔径雷达(SAR)图像的城市区域车辆目标自动检测方法。城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难。首先采用Freeman-Durden分解、极化白化滤波器(PWF)和相似性参数3种方法来提取图像数据的极化信息;在此基础上,采用深度卷积神经网络来对车辆目标和其他地物进行二分类,实现对城市区域车辆目标的检测。基于机载分米级分辨力极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性,在较低的虚警率下获得较高的检测率。将3种极化特征融合时,能够在虚警率为2.82%时获得95.65%的检测率。 相似文献
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为了观察壳聚糖膜对转染载有骨形成蛋白基因（bone morphogenetic protein,BMPDNA）的成骨样细胞（MG 63）粘附及增殖的影响,本研究构建重组BMP-2质粒并转染入MG 63,分别经酶切、PCR、Western、免疫组化鉴定;制备壳聚糖膜（chitosan,CS）,然后将转染细胞与该材料分别培... 相似文献
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