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目的 舰船舷号检测识别是海面态势感知的关键技术,精准的舷号检测识别对海洋权益保护具有重要意义。但目前没有公开数据提供支持。为此,本文先构建了一个真实场景下的稀疏舰船舷号数据集(sparse ship hull number dataset in real scene,SSHN-RS),包含3 004幅舰船图像,共计11 328个舷号字符,覆盖了多国、各类、水平、倾斜、背景简单、背景复杂、光线不佳和被遮挡的舰船舷号样本,是一个具有挑战性的数据集。基于SSHN-RS,开展舰船舷号检测识别研究,其主要难点在于:1)样本稀疏,模型容易过拟合;2)舷号字符分布密集,网络难以充分提取各字符特征;3)部分字符存在嵌套区域和相似区域,网络会识别出大量冗余结果。针对上述难点,提出了一种基于多视角渐进式上下文解耦的舰船舷号检测识别算法。方法 首先,引入一个固定中心和最大化面积的随机透视变换技术,在不增加样本数量的前提下扩充舷号姿态,实现了数据增广,提升了模型的泛化能力;其次,提出了一个渐进式上下文解耦技术,先通过依次擦除舷号各字符生成一系列新样本,再利用特征提取网络提取和融合各样本的多尺度特征,不仅减少字... 相似文献
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提供优秀的开发环境是提高研究效率的有效途径.本文提出的模型是基于知识的专家系统.建立了图像处理研究过程模型,设计了“知识体·对象块”两层知识表达模型和“框架推理+对象块推理”二级推理模式;提出了算法的试验设计、调用和计算结果三阶段可视化的方法,实现了算法、界面和数据可视化工具的自动重用.试验表明,基于该模型的开发可加快新算法的建模,提高研究效率;本文思想也可用于其它智能系统的建模. 相似文献
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红外弱小运动目标实时检测的规整化滤波方法 总被引:4,自引:1,他引:3
低信噪比小目标检测能力决定着系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应杂波背景抑制技术是实现这一目标的有效途径.本文将杂波背景抑制滤波归纳为逆问题求解的优化问题;建立了新的红外弱小目标/背景模型,在此基础上发展了一种基于规整化技术的滤波框架;并提出了"去杂波-保目标"规整化的自适应各向异性滤波新算法.详细的理论分析和试验结果表明:该算法能在单步处理中消除杂波背景、同时增强弱小目标信号,运算量小;对低信噪比的强杂波背景表现出良好的滤波性能和适应能力,且结构简单、利于硬件实时实现. 相似文献
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