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为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。 相似文献
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为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。 相似文献
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一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位.实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位. 相似文献
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针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。 相似文献
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在导航战中,在区域范围内阻止对手使用授时服务可通过关闭战区目标点的所有可见卫星信号来实现.以关闭部分导航信号阻止区域授时服务为例,描述了阻止区域授时服务的导航信号关闭仿真流程,提出了定位授时性能评估方法,并就关f闭部分导航信号阻止区域授时服务对全球定位服务和授时服务产生的影响进行了分析讨论.仿真结果表明,关闭部分导航信... 相似文献
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运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。 相似文献
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《防务技术》2020,16(4):933-946
Target detection in the field of synthetic aperture radar (SAR) has attracted considerable attention of researchers in national defense technology worldwide, owing to its unique advantages like high resolution and large scene image acquisition capabilities of SAR. However, due to strong speckle noise and low signal-to-noise ratio, it is difficult to extract representative features of target from SAR images, which greatly inhibits the effectiveness of traditional methods. In order to address the above problems, a framework called contextual rotation region-based convolutional neural network (RCNN) with multilayer fusion is proposed in this paper. Specifically, aimed to enable RCNN to perform target detection in large scene SAR images efficiently, maximum sliding strategy is applied to crop the large scene image into a series of sub-images before RCNN. Instead of using the highest-layer output for proposal generation and target detection, fusion feature maps with high resolution and rich semantic information are constructed by multilayer fusion strategy. Then, we put forwards rotation anchors to predict the minimum circumscribed rectangle of targets to reduce redundant detection region. Furthermore, shadow areas serve as contextual features to provide extraneous information for the detector identify and locate targets accurately. Experimental results on the simulated large scene SAR image dataset show that the proposed method achieves a satisfactory performance in large scene SAR target detection. 相似文献
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估计空间算子的选择性是设计空间查询优化器的关键技术之一。选择性估计不仅能以非常小的代价给出空间算子结果集大小的近似估计,而且也可以直接用于某些仅需要近似结果的空间查询和空间分析(如数据集间的相关性评价等)处理。互相交连接是一类常见而且具有特殊性质的多路空间连接。基于对命题"两两相交的多个矩形一定有一个公共的相交区域,而且这个区域也是矩形"的证明,提出了一种可以用于三路互相交连接选择性估计的参数化直方图方法,还通过多组比较实验证明了该方法的有效性和适应性。 相似文献
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回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。 相似文献
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地形图中包含了大量的字体丰富的汉字注记 ,正确提取并识别这些汉字是图纸处理中的关键组成部分。简要分析了交互提取及自动提取两种方法的优缺点 ,提出并实现了一种基于主动知识库的结合两者优点的汉字注记智能提取方法 ,取得了很好的应用效果。 相似文献
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一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域. 相似文献
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目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。 相似文献