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随着海上交通运输业业务需求的不断增加,传统的目标检测方法已无法满足实际需求。由于卫星遥感技术的快速发展,基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标自动识别具有显著的应用潜力。近年来,深度学习技术在目标检测领域逐渐显现出优势,特别是YOLO (You Only Look Once)模型以其较高的精度和计算效率,为SAR舰船目标的识别提供了一种新的方法。为对比不同的YOLO模型在舰船目标识别领域的性能及其相比于两阶段深度学习算法的优势,本文首先对YOLO系列的结构进行了归纳总结;其次对当前广泛使用的数据集进行了对比分析,并基于SAR图像数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)的样本进行重新标注构建出本文的数据集;然后将YOLO系列模型与两阶段目标检测方法——更快速的区域卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)在SAR舰船目标检测的精度和速度两方面进行对比实验;最后在YOLOv5模型的基础上对主干网络(Backbone... 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,51(10)
将统计学中的箱线图应用于SAR图像舰船目标检测,提出了一种新的舰船检测算法。该算法不对海面背景建模,因此对复杂的海面背景具有较强的适应性,且能有效减少虚警和保持舰船轮廓。文中从适用条件、算法参数和时间复杂度三个方面,将该算法与恒虚警率(CFAR)算法做了详细的分析与比较,并推导出当海面背景符合高斯分布时,本文算法中的参数异常点因子与双参数CFAR算法中的标称因子之间的关系。最后,使用马六甲海峡及其附近海域的多幅星载SAR图像进行了实验验证。实验结果表明,当实际海面背景分布不符合高斯分布时,相比于双参数CFAR算法,本文算法具有更好的适应性。 相似文献
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舰船目标快速检测是星载合成孔径雷达的重要应用之一,也是SAR星上处理首先发展的应用方向.目前SAR舰船快速检测普遍使用的图像恒虚警(CFAR)检测方法中,低虚警一直是研究的重点,多通道SAR中舰船目标存在多通道虚假目标,进一步增加了虚警剔除的难度.为此,本文提出了一种基于置信度计算和SVM判别的低虚警CFAR(Cons... 相似文献
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基于内波流场的eK dv理论并结合尾流振子模型和挠性立管的非线性振动方程建立内波流场中悬链线立管计算模型,研究了内波流场中悬链线立管升力方向运动的响应问题,并分析了内孤立波波高和密度跃层位置对悬链线立管升力方向响应的影响.结果表明:内孤立波经过悬链线立管时会引起突然增大的涡激振动,其中高阶模态占主导;涡激振动最大位移发... 相似文献
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<正>甲午再现,120年前那场海战,我们是怎么败的?当时北洋海军组建时,李鸿章只忙于建立框架,而疏于构建精神。甲午战争的惨痛与耻辱,我们到底还记得没有?航海精神虚弱的民族如何能够抗衡百年来一直致力于海上侵略扩张的国家?我们该怎么办?只有我们强大,才会避免战争。当今世界局势,国家安定必须有军队的战略支撑,而海军是最重要的军事 相似文献