船只检测相关论文
合成孔径雷达（SAR）被广泛应用于军事侦察、海洋监测、灾害应急评估等各类应用中。其中，SAR海面船只检测分类是SAR海洋应用的重要一环......
深度学习技术在SAR (Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛.然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于......
期刊
船只检测技术是计算机视觉技术与遥感监测领域相结合的重要研究课题,应用场景非常广泛,国家领海监测、海运交通管理、船只安全救险......
近年来,海洋资源是国家重点关注的问题,船只是海上最重要的运输工具与载体,也是军事活动中的重点打击目标,对海面的监管需要快速高......
提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域,提取小范围图像,然后对图像进行高频加强......
快速准确获得研究区海上船只状态,对海洋交通监测具有重要意义。本文从技术角度提出了基于空间信息的SAR图像海上船只交通监测方法......
船只的实时检测对于维护海上航运安全十分重要。基于监控视频数据构建了针对船只检测的数据集,将YOLOv2网络架构应用于船只检测,并......
为解决高分辨合成孔径雷达（SAR）图像中基于海杂波模型的CFAR船只检测方法适用性受限的问题,提出了一种基于三聚类中心的K-means船只......
针对遥感影像中海上船只自动检测的问题,文中首先利用船只的纹理滤波将海上船只和类船只信息突出显示,在获得纹理滤波图像后,采用......
常见的目标检测模型由于模型参数量较大,往往难以部署在无人机、卫星等移动嵌入式设备上。为了对船只进行实时监测,将目标检测模型......
深度学习已在计算机视觉领域发挥巨大作用,但深度学习视觉检测算法对船只目标的检测精度不高,深度学习视觉测量算法依赖后处理,总......
现代遥感技术兴起于20世纪60年代,至今在农业生产指导、土地资源利用监测、城市规划和军事侦查等领域始终发挥着重要的作用。经过......
针对近海、内河场景中船只检测准确性低的问题,提出了一种基于短波红外遥感影像实现水体分割和船只自动检测的方法。利用水体在短......
虽然目标分解已经是极化SAR图像进行船只检测的重要方法，但是在相干矩阵分解得到的不同参数下并不能将船只和海洋等背景准确的完全......
介绍了由多种AIS监测平台获取船舶信息的方法,探讨基于AIS的海洋环境目标监测技术。介绍了AIS信息获取和融合技术,提出了同类传感......
针对实现遥感图像中船只目标的快速检测提出了一个采用多光谱图像、基于级联的卷积神经网络(CNN)船只检测方法CCNet.该方法所采用......
目的研究无需进行复杂的图像预处理和人工特征提取,就能提高光学遥感图像的船只检测准确率和实现船只类型精细分类。方法对输入的......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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......
提出一种适用于船载雷达图像的船只检测方法,对相邻的多幅雷达图像进行叠加处理,采用概率神经网络模型估计海杂波雷达后向散射的概......
提出了基于可变形部件模型(deformable part model,DPM)的高分二号(GaoFen-2,GF2)遥感影像船只检测方法,并与区域卷积网络(regiona......
随着无人机在船只定位及渔业活动监管方面的广泛应用，航拍图像数据量不断扩大。如何从这些航拍大数据图像中高效准确的识别出船只并......
基于光学遥感图像提取船只目标是海洋信息感知中的重要应用方向,主要任务包括在广域大视场图像中快速检测定位船只目标,并在检测船......
全极化合成孔径雷达(SAR)数据提供了丰富的散射信息,目前被广泛应用于海上船只目标的检测。本文首先利用一种方便有效的极化散射信......
随着雷达成像技术和高分辨率光栅显示技术的发展和应用,基于船载雷达图像的船只检测成为可能。海上船只检测的主要困难之一是雷达......
传统双参数CFAR算法通过设置目标窗口、保护窗口、背景窗口遍历SAR图像实现船只检测。随着SAR图像宽幅化,遍历大幅SAR图像需要消耗......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种重要的微波遥感传感器,具有全天时、全天候成像等诸多优势。极化SAR数据包含......
近年来,伴随我国航运的快速发展,沿岸水域的通航环境发生了很大的变化,目前使用的调查监测手段如VTS、AIS等都受到了监测距离限制,......
