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1.
基于极小误差阈值分割的舰船自动检测方法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
储昭亮  王庆华  陈海林  徐守时 《计算机工程》2007,33(11):239-241,269
针对中、高分辨率(0.6m ~5m)可见光卫星遥感图像,提出了一种基于极小误差分割的海上舰船自动检测算法,该方法利用自适应定向正交投影的高斯分解法,拟合海洋区域直方图,采用改进的信息熵极小误差分割算法,确定分割阈值。对于候选舰船目标采用基于多判据的目标检测思想检测舰船,对100多幅可见光图像进行了试验。结果表明,该方法能够自动、快速、准确地检测图像中的舰船,具有较高的检测能力。  相似文献
2.
基于注意机制的实时红外舰船检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了提高红外舰船图象检测的实时性 ,提出了一种基于多分辨率注意机制的红外舰船图象检测方法 ,该方法是利用注意机制来降低待处理数据量 ,并将注意过程分为“预注意”和“注意”两个阶段 ,同时采用非线性采样模型 ,在降低预注意分辨率的同时 ,使该方法能适应目标大小变化 ;检测时 ,将红外舰船图象中舰船发动机或烟囱所在的热区域作为“预注意”的特征 ,先将注意引导到感兴趣区域上 ,再在感兴趣区域内检测吃水线特征 .实验证明 ,该方法能有效地提高红外舰船检测的效率 ,并对目标大小变化有一定的适应能力 .  相似文献
3.
光学遥感图像舰船目标检测与识别综述   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
王彦情  马雷  田原 《自动化学报》2011,37(9):1029-1039
遥感图像舰船目标自动检测与识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题, 其核心任务是判断遥感图像中是否存在舰船目标,并对其进行检测、分类与精确定位, 它在海面交通监控、船只搜救、渔业管理和海域态势感知等领域具有广阔的应用前景. 本文主要围绕光学卫星遥感图像中的舰船目标自动检测与识别, 分析舰船目标检测与识别面临的难点问题, 综述当前光学遥感图像舰船检测与识别的主要处理方法, 在此基础上指出研究中尚存在的问题并展望未来的发展趋势.  相似文献
4.
遥感图像中舰船检测方法综述   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
随着遥感成像技术的发展,遥感图像中大型移动目标的检测和识别成为可能,舰船目标检测和识别就是在这一背景下提出的。在参考大量文献的基础上,回顾了舰船检测的发展历程,分析了其研究现状,对舰船检测方法进行了综述并分类,在此基础上对各类算法进行对比,最后给出了该领域存在的问题和发展趋势。  相似文献
5.
基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。  相似文献
6.
改进的DS证据舰船融合检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对单源舰船检测识别率偏低的问题,基于DS证据理论,提出了一种通过权值更新,改进DS证据的基本概率赋值的方法,并结合冲突解决方案,对SAR和可见光舰船检测得出的特征数据进行特征级融合检测。实验结果表明,该算法大大提高了舰船检测的识别率,降低了误判率。  相似文献
7.
基于SAR图像的海洋舰船目标检测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
合成孔径雷达图像水面舰船检测技术作为一种受到普遍关注的获取舰船信息的有效手段,本文针对SAR图像中海洋背景和舰船目标的各自特点,根据近年来国内外运用SAR所取得的成果,总结了SAR图像海洋舰船目标检测系统的一般流程,并详细回顾和分析了舰船检测流程中各环节所用的常用算法及其存在的优缺点.  相似文献
8.
极化SAR海面船只检测技术的研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
极化SAR技术是近年SAR领域的研究热点.首先介绍了不同极化方式对船只、海洋杂波以及船只尾迹在SAR图像上的成像影响,详细概括和总结了目前应用于海洋船只监测的各种极化SAR技术特点,最后分析了极化SAR海洋船只监测技术的应用前景.  相似文献
9.
光学遥感图像低可观测区域舰船检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)。对各个ROI,首先利用其外部环状窗口各区间平均亮度的有序统计量来估计阈值对其进行二值分割,然后分别提取平均显著度、形状复杂度和空间扩展度特征,训练最小距离分类器对ROI进行鉴别,得到最终的检测结果。用大量受云雾影响的SPOT4全色影像进行实验,结果表明该算法能够满足应用要求。  相似文献
10.
利用SIR-CSAR的C和L波段全极化数据,分析水面船只的极化散射特性和船只与背景海面雷达后向散射的信噪比特性,研究水面船只SAR探测的最优极化方式。结果显示,二面角散射是水面船只SAR成像的主要机理。线性极化中,HV极化具有最大的船只与背景海面雷达后向散射信噪比。与线性极化相比,圆极化的雷达后向散射信噪比更优。C波段和L波段的水面船只的极化散射特性存在较大的差异,L波段的信噪比大于C波段的信噪比。水面船只的雷达后向散射特性表明,L波段的圆极化是水面船只探测的最优极化方式。  相似文献
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