图像目标检测相关论文
深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）在各种机器学习任务中获得了巨大的成功。然而其效果在很大程度上依赖于大量标记好的训练数......
中国已经成为世界上规模最大、运营速度最高的高速铁路国家。截止2021年底,我国铁路运营总里程突破15万公里,其中高铁运营里程突破......
计算机视觉任务需要一种媒介作为信息载体,而图像是最基础并且最常见的信息载体,其中图像分类和图像目标检测任务便是以图像为信息......
无线通信业务的发展使得频谱资源变得越发紧张,而现有的频谱利用效率却不高,动态频谱资源分配策略被认为是解决上述问题的有效方案......
本文提出了一种基于决策级融合的多波段SAR图像目标检测方法.该方法利用Neyman-Pearson准则对多波段SAR图像检测结果进行决策级融......
遥感图像中典型目标的高精度检测,在军事和民用领域具有重要的研究意义和实用价值。目前人工智能和计算机视觉取得了飞速发展,基于......
人类对海洋资源需求与日俱增，船舶作为开发和利用海洋的重要工具，对海域船舶进行监测管理显得尤为重要。论文以大幅面海面遥感图像为......
随着卫星和遥感技术的发展，遥感影像的数据量也越来越庞大，超出了任何人工操作和处理的范围。因此，遥感图像的自动分析使这些图像在城......
随着目标检测技术的深入研究，目标检测技术的发展呈现出一种由难及易的趋势，从一开始考虑到目标在图像中呈现的形态变化、角度变化等......
数据抽样是一种从样本总体中选择部分有代表性的个体进行分析的推论统计方法。通过对抽取样本的属性进行观察,数据抽样技术可以对......
随着芯片技术的发展,用于获取光学图像与视频的设备越来越多,比如摄像机,无人机,手机等,如何从大量的图像和视频数据中得到感兴趣......
图像目标检测是计算机视觉领域最重要,也最具有挑战性的难题之一,它为更高层次的视觉任务做准备。图像特征提取是图像目标检测的关......
针对目前极化合成孔径雷达(SAR)目标检测仅使用单一极化检测器进行一次判决而造成检测率较低的问题,给出一种新方法。该方法将功率......
针对SAR图像检测方法效率低等问题,提出了一种联合灰度和纹理特征的快速检测算法,通过利用全局检测算法与垂直方向纹理边缘的并行......
本文将扩展分形用于极化雷达图像目标检测,根据极化雷达图像的特性以及极化不变量的概念,提出了两种目标检测算法.随后的实验结果......
传统的全局检测算法假设目标占整个背景中较小的一部分,将SAR图像中的所有像素用于估计杂波概率密度函数,容易造成检测阈值的增大......
针对高光谱图像的非监督目标检测问题,提出了一种基于混沌粒子群优化(PSO)投影寻踪(PP)的检测方法。混沌PSO可加快PP过程,得到更精......
为更有效地实现复杂场景中的多类目标同时检测,本文提出了一种基于多核学习算法进行目标检测的框架。该方法由特征提取和模型训练2......
全天候全天时成像的特点使合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)广泛应用于海面监测、海事救援、目标分类和识别等，由此产生......
稀疏表示是一种有潜力的图像信息表示方法,已应用于图像目标检测。正交匹配追踪算法(OMP)求解稀疏系数过程计算复杂,不能满足快速......
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讨论了在低对比度、强干扰的情况下 ,对弱目标的提取和跟踪方法 ,设计了独特的空域采样器 ,进而提出了一种在实际系统上可实时实现......
提出一种基于参考点的改进的滑动窗目标检测算法.采用不同的分割方法对图像进行分割,使某一分割接近真实目标位置,并将左上角点标......
文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法.算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度......
目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,近年来在算法性能上有了突破性进展.为了更好的提升两阶段目标检测的精度与速度性能,......
在计算机视觉以及模式识别领域,卷积神经网络是一种广泛使用的技术,近年来,随着深度学习理论的发展,传统卷积神经网络因其较低的性......
近几年以来,随着硬件资源的不断发展和计算机视觉的提出,二者结合在各行各业的应用更加普及,其中计算机视觉就是其中一个重要的方......
图像目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,也是高层语义分析的基础性问题,在智能驾驶、安防监控以及战场侦察等领域均有着广泛......
候选框生成算法能够有效减少分类器所需处理的图像块个数,提高目标检测效率和准确率。二值化梯度范数(binarized normed gradients......
图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标,并确定他们的类别和位置,是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来,由于深度学习在图像分......
针对传统无监督图像显著性目标检测鲁棒性不强、学习算法复杂度高的问题,提出了一种新的鲁棒无监督显著性目标检测方法——三元结......
随着信息技术不断发展,通过视频、遥感等手段可以获取大量光学图像,如何从海量的光学图像发现有用信息是当前研究的热点,目标检测......
随着图像与视频大数据的出现和GPU类部件运算能力的提高,促进了深度学习的理论与技术的发展,计算机视觉的发展随之达到了新的高度......
图像目标检测具有数据量大,运算量大和处理流程多变的特点,在高强度计算复杂性的情况下完成准确率高、实时性强的图像目标检测识别......
基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标......
图像语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉领域经典的任务之一,它属于高层次的视觉任务并且在图像理解中扮演着及其重要的......
针对低分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标受背景及杂波影响难以检测的问题,通过构建一种基于生物视......
茶场多位于坡度起伏较大的山区,导致传统方法对茶树病虫害预警的速度慢、效率低、精度低,而且误判率较高。本文引入卷积神经网络模......
针对图像目标检测的嵌入式实时应用需求,采用合并计算层的方法对基于MobileNet和单发多框检测器(SSD)的深度学习目标检测算法进行......
为了提高计算机视觉中目标检测的一种基本模型SSD在多任务场景中的准确率和效率,基于深度学习的相关理论研究,结合一种轻量级的深......
提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片,将无线电信号识别问题转......
针对遥感相机常规采样图像的目标检测问题,提出了基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法;针对不同的图像目标特征,充分分析常规采样后......
