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针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题,本文构建舰船目标数据集STAR,提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块,基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类,增强浅层网络对细节特征的提取能力;其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块,采用FPN和LSTM思想,基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合,增强网络结构非线性和特征层的表征能力;最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练,有效避免了正负样本失衡问题。在遥感图像舰船数据集上实验,本文所提舰船目标检测算法精度均值达到81.98%,检测速度达到29.6帧/s。此外,遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法,实验结果表明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强,有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。 相似文献
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提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效地抑制背景突显目标和检测出复杂场景下的红外目标,其F1指标值高达94.2%。 相似文献
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针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度特性并提高Canny边缘检测自适应性的\ 相似文献
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针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
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针对尺度自适应选择分层多阈值方法,有时检测目标不完整且存在较多虚警目标等问题,提出了一种基于尺度分层多阈值和SVM分类相结合的舰船目标检测与识别方法。首先使用尺度自适应分层多阈值方法进行初检测;其次根据样本学习生成舰船目标特征及最佳分类特征组合;最后使用SVM样本学习分类实现舰船目标检测与识别。实验结果表明,该方法比单一使用样本分类法降低了虚警率,提高了检测效率,能在近岸舰船目标与背景对比度较低的情况下实现虚假目标有效剔除,且在突堤式码头停放的舰船目标识别中更有效和更稳定。 相似文献
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引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)的检测算法,首先通过PLSA将目标表述为潜在成分的概率组合,然后利用统计模式识别方法对获取的潜在成分概率进行判别,从而完成最终的检测。其中,生成的潜在成分反映了目标与特征之间相互出现的频率关系,并以潜在成分在目标中概率差异的形式对上述不对应现象给出了直观描述。实验结果表明,所提出的算法对多种复杂情况下的光学图像舰船检测具有很好的准确性和鲁棒性。 相似文献
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针对多波段红外弱小目标检测问题,建立多波段红外图像模型,从集中式和分布式检测处理两个角度,推导在目标和背景信息完全已知的理想条件下最优融合检测器形式,给出检测算法的性能上界。讨论在目标和背景信息不同程度缺失情况下的广义似然比(GLRT)融合检测器形式,提出一种实用的恒虚警分布式融合检测方法,给出可实现融合检测器的检测性能公式。在此基础上,对各类融合检测算法性能进行仿真对比分析,给出分析结论。本文对多波段红外弱小目标检测问题的研究较为系统、全面,得出的结论对不同工作条件下弱小目标融合检测器的选择设计具有指导作用。 相似文献
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双参数恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)是舰船目标检测中的常用算法。近年来,合成孔径雷达(SAR)分辨率不断提高,SAR图像幅宽增大,并且在检测时希望尽量保持舰船轮廓以便后续的舰船目标识别。双参数CFAR算法虽然能满足目标检测需求,但算法运行时间过长,不利于信息的及时处理。传统的MPI(Message Passing Interface)并行化解决方案在分配检测任务给各进程时,没有考虑因陆地掩膜,几何校正等预处理所导致的图像中待检测点分布不均。针对这一问题,本文提出改进的MPI并行化解决方案。与传统的MPI并行化解决方案相比,该方案能较为均衡地为各个进程分配检测任务。在集群计算机上的实验结果表明,改进后并行标准效率提高约43%。为应对机载SAR实时舰船目标检测的需求,在多核PC机上进行实验,结果表明,本文算法在多核PC机上也能有效地缩短检测时间,对实现机载SAR实时舰船目标检测有积极意义。 相似文献
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一种新的SAR图像船只检测方法 总被引:7,自引:1,他引:7
提出一种新的基于恒虚警率(CFARConstantFalseAlarmRate)技术,确定SAR图像中检测船只整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布)作为SAR图像灰度的概率密度函数,由CFAR技术直接导出用于检测船只整体阈值的计算公式,用记数滤波器滤波去除虚警。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用XSAR和ERSSAR图像对该算法进行检验,并与其它算法进行比较,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。 相似文献
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针对城市行道树调查中,街景影像背景环境复杂多变、行道树个体差异大,依靠目视判读费时费力的问题,该文基于车载移动测量系统采集的全景影像数据,利用深度学习算法,在快速区域卷积神经网络的目标检测方法基础上,建立适用于街景行道树检测的深度神经网络模型。模型采用基于共有显著性区域及冗余策略的行道树多示例目标候选区域选择方法,使用车载图像的几何约束进一步筛选合适的候选区域,从而实现行道树目标候选区域的统一选择,提升行道树目标的检测效果。实验结果表明,该文提出的方法能够实现多种行道树的准确自动识别与提取,进而大大降低行道树绿化调查的成本。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献
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Ship Detection Using Polarization Cross-Entropy 总被引:2,自引:0,他引:2
《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2009,6(4):723-727
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船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。针对该问题,本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块,以适应朝向和形态多变的船舶目标;其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想,采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息,提升小尺度目标特征分辨率。在40 000幅、船舶目标67 280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明,本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法,相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升,在准确率、召回率及F1指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。 相似文献