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目的 基于光学遥感图像的舰船目标识别研究广受关注,但是目前公开的光学遥感图像舰船目标识别数据集存在规模小、目标类别少等问题,难以训练出具有较高舰船识别精度的深度学习模型。为此,本文面向基于深度学习的舰船目标精细识别任务研究需求,搜集公开的包含舰船目标的高分辨率谷歌地球和GF-2卫星水面场景遥感图像,构建了一个高分辨率光学遥感图像舰船目标精细识别数据集(fine-grained ship collection-23,FGSC-23)。方法 将图像中的舰船目标裁剪出来,制作舰船样本切片,人工对目标类别进行标注,并在每个切片中增加舰船长宽比和分布方向两类属性标签,最终形成包含23个类别、4 052个实例的舰船目标识别数据集。结果 按1:4比例将数据集中各类别图像随机划分为测试集和训练集,并展开验证实验。实验结果表明,在通用识别模型识别效果验证中,VGG16(Visual Geometry Group 16-layer net)、ResNet50、Inception-v3、DenseNet121、MobileNet和Xception等经典卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的整体测试精度分别为79.88%、81.33%、83.88%、84.00%、84.24%和87.76%;在舰船目标精细识别的模型效果验证中,以VGG16和ResNet50模型为基准网络,改进模型在测试集上的整体测试精度分别为93.58%和93.09%。结论 构建的FGSC-23数据集能够满足舰船目标识别算法的验证任务。 相似文献
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结合浙江大学建筑系三年级的现代建筑认知课程教学,从教学定位、案例选择、教学组织、作业成果几个方面,对基于作品理念与方法解析的现代建筑认知教学思考与实践进行了总结与探讨。 相似文献
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以舟山市定海区文化广场设计为例,从创造“宜人所用”和“宜人所感”的人性空间的角度,探讨了合乎现代城市设计以人为本基本理念的理论与方法。 相似文献
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目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。 相似文献
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多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦 UKF
算法。 首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准 UKF 进行了简化;然后,以简
化 UKF 为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦 UKF 算法,并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容
错性能;最后,以 GNSS / CNS / SINS 多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。 仿真结果表明,相对于联邦线性卡尔曼滤波
器,联邦 UKF 算法可提高位置及姿态精度约 25. 8%、22. 2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。 相似文献