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为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。 相似文献
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为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。 相似文献
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如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。 相似文献
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