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现有基于深度学习的水下声呐图像目标检测方法受限于水下声呐图像噪声大、信噪比低,因而检测精度有限。针对该问题,本文提出了基于投影感知和声呐参数信息嵌入的水下声呐图像目标检测方法 SonarNet。提出的非参数化的投影感知对齐模块(PAA)在不引入额外的训练参数且无需额外标注的情况下,通过提取水下目标的投影区域特征与目标本身特征融合来提升目标检测精度。同时为了提升算法在不同声呐工作参数下的鲁棒性,本文设计了一个轻量级的声呐全连接网络SonarMLP,将声呐设备的工作参数信息以嵌入信息的形式引入到目标检测过程中。本文在声呐图像目标检测数据集上对算法的有效性进行了验证,在有效检测出水下目标的同时,比现有常用深度学习方法有更高的检测精度,能够提升3%以上的各类平均精确度(m AP)。 相似文献
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本文主要研究序列图像中目标自适应跟踪方法.文章首先分析比较了目前国内外常用的分割方法的优缺点,然后提出了一种可以实现快速跟踪的算法.该方法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标,把目标历史运动信息经过预测滤波后的结果和差值的序列图像信息进行比较,以达到快速跟踪的目的. 相似文献
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基于多波束系统的水下目标近程回波亮点声图像 总被引:1,自引:0,他引:1
模拟多波束系统,仿真得到了水下目标的二维回波亮点声图像。先采用小分置角双基地目标回波特性计算的近场板块元方法,计算得到水下目标的传递函数。再根据多波束系统的理论,建立了水下目标回波亮点二维声图像的基本框架,实现了水下目标回波亮点二维声图像仿真。最后得到了水下目标不同方位角情况下近程二维回波亮点的声图像。 相似文献
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高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
寻找针对高分辨率SAR图像的舰船目标检测算法。利用KSW双阈值分割技术,其效果比传统检测方法好,有利于进一步的目标分类和识别。且必须根据SAR图像分辨率来选择舰船检测算法。 相似文献
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为克服运动目标检测中易出现的光照变化、遮挡、虚假目标等现象,提出了一种随机图像选取与自适应背景更新的运动物体检测方法.该方法从视频序列中随机选取一帧图像作为初始背景,根据变化标记矩阵对背景进行自适应迭代更新,以提取可靠的背景图像,实现运动物体的检测.实验结果表明,采用该算法提取的背景不存在混合现象,且在光照变化较大以及运动物体之间存在遮挡的情况下,能够构造出可靠的背景,检测出的目标物体清晰可见. 相似文献
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为准确提取水下爆炸气泡图像边界,尝试采用在边界识别中常用的canny算子边缘检测方法,但结果并不理想。在此基础上提出了先将灰度图像转换成索引图像,采用二维离散小波分解方法小波变换方法对索引图像进行分解,针对分解的图像轮廓部分主要体现在低频部分的特点对低频部分进行增强处理,对高频部分进行衰减处理,然后对处理后的图像进行canny算子边缘检测。结果表明:小波增强后的canny算子边缘检测方法处理出来的气泡图像边界清晰,可作为进一步分析研究的依据。 相似文献
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K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明:RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK)相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率. 相似文献
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分数布朗运动环境中最值期权定价 总被引:4,自引:2,他引:2
假定股票价格遵循由分数布朗运动驱动的随机微分方程,建立了分数布朗运动环境下金融市场数学模型,利用分数布朗运动随机分析理论与未定权益定价方法,获得欧式未定权益一般定价公式,并得到欧式最值期权价格的解析表达式以及平价关系. 相似文献
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以某地铁钢轨探伤车为研究对象,利用多体动力学软件UM建立车辆-轨道耦合动力学模型,分析探伤车在直线、曲线两种工况下的运行平稳性、安全性和曲线通过能力,为后续悬挂参数多目标优化提供原始数据支撑。基于MATLAB编程建立UM-ISight 联合仿真平台,在ISight 中以转向架一、二系悬挂刚度、阻尼等为目标参数,通过最优拉丁超立方法进行参数组合样本设计,并在此基础上构建符合精度要求的径向基函数神经网络(RBF-NN)近似模型,最后通过多目标优化算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行寻优计算,得到最优的转向架悬挂参数组合。结果表明,所建近似模型具有较高的拟合精度,优化后车辆平稳性指标都得到明显改善,最多可降低35.39 %,且车辆的脱轨系数、轮轨横向力、轮轴横向力、轮重减载率等曲线通过性能指标也有不同程度好转。 相似文献
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提出了一种模仿人类视觉机制的区域-细节的图像分割算法.首先提取图像边缘,然后将边缘分段切割,得到端点集合,然后从端点集合生成Delaunay三角形网络,以Delatmay三角形为顶点,相邻三角形的属性差异作为边的权重,构造图;9以基于图的分割算法生成最小生成树,划分区域.最后用Snake模型精确确定区域边界,生成准确的区域边缘.实验证明,这种区域分割和边缘检测相结合的方法能准确地分割非纹理图像,较好地克服了块现象和非连续边界,相比单一区域分割或者边缘检测方法有更好的分割结果,并且计算速度比较快. 相似文献