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针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。 相似文献
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针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。 相似文献
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针对串联谐振变换器IGBT开路故障检测问题,根据故障前后断续谐振电流波形变化特征,提出了一种故障在线检测方法。首先,通过分析变换器的等效电路,得到了单个IGBT开路故障时的谐振电流表达式。从故障机理可知,当单个IGBT开路后,输出电流的平均值减半,同时谐振电流波形在一个开关周期内比正常工况时减少了一个半波。然后,根据故障时谐振电流波形特征,设计了相应的故障检测电路,并通过DSP控制器在线检测谐振电流整形后的方波跳变沿,有效地诊断出了IGBT开路故障,由此证明了所提方法的正确性。 相似文献
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Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。 相似文献