共查询到18条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
2.
SAR（synthetic aperture radar）图像溢油暗斑准确识别对海上溢油应急工作具有重要的意义。为减少SAR图像特征提取、特征选择过程中人为因素对溢油检测精度的影响,本文将Faster R-CNN卷积神经网络模型引入SAR图像溢油检测并进行了改进。针对溢油暗斑形状多样及SAR图像背景复杂的特点,选用结构一致且实用性强的VGG16卷积网络获取图像特征,并使用软化非极大值抑制算法（Soft-NMS）进行优化。同时基于相同的数据集,提取常用的SAR图像几何特征、灰度特征和纹理特征,构建反向传播（backpropagation,BP）人工神经网络溢油检测方法并与Faster R-CNN方法进行对比。实验结果表明,基于改进Faster-RCNN模型的溢油检测方法溢油检测率达到0.78,且溢油检测虚警率低于0.25,相比BP人工神经网络溢油检测方法样本识别率、溢油检测率分别提高了4%和5%,溢油虚警率降低了5%。 相似文献
3.
遥感影像中海洋锋具有弱边缘(Weak Edge)信息特性,其空间尺度在不同的空间位置存在较大的差异。针对传统边缘算子只能提取某一尺度的海洋锋信息,而损失其他尺度信息不足,本文利用小波多尺度分析特性,探讨了海洋锋信息在各尺度间的分布的继承性,提出最佳尺度确定的算法框架,设计出最佳尺度确定算法的流程,进一步进行海洋锋各尺度信息的提取。最后以海面温度锋-墨西哥湾流为实例进行形态特征提取,并与典型的边缘提取算子效果在信息量、抗干扰性、定位精度、连续性和对比度上进行对比分析。试验结果表明了该算法在提取多尺度的海洋锋信息上的可行性和实用性。 相似文献
4.
5.
准确提取海水筏式养殖区信息对于海洋资源管理和环境监测具有重要意义，但是筏式养殖区养殖筏因淹没于水中常出现数据弱信号区域的现象，导致仅凭光学影像提取精度较低。因此，本文以威海荣成湾为研究区域，通过添加通道注意力机制改进U-Net神经网络并结合高分2号光学影像光谱信息以及高分3号雷达影像纹理信息，尝试提高筏式养殖区提取精度。结果表明：（1）无论是对于单一的光学影像还是光学和雷达影像融合影像，添加通道注意力机制的U-Net神经网络预测结果总体精度都会提高，提高幅度在2.21%～4.12%之间。（2）利用改进后的U-Net神经网络处理融合数据，总体精度达到95.75%，相对于仅用高分2号影像的精度高4.3%;(3)对于弱信号区域，利用改进网络以及融合数据提取的总体精度和Kappa系数分别为91.61%和0.827 7。该方法可以对海洋筏式养殖区弱信号区域进行有效提取，能够为海洋养殖面积统计以及海洋环境检测提供技术支持。 相似文献
6.
无人机航拍图像中目标检测问题要求检测模型具有旋转不变性。针对这一问题,提出改进的Faster R-CNN算法。首先在区域建议网络中采用K-means聚类方法生成适应数据集的预设锚点框,其次在Fast R-CNN网络中引入新的特征提取层,并在模型多任务损失函数中增加旋转约束条件,为后续检测学习旋转不敏感特征。在人工采集的数据集上进行了对比实验,结果表明:在检测速度无明显降低的情况下,改进方法的检测精度提升了1.6%mAP,算法检测性能较优,更能满足实际应用需求。 相似文献
7.
舰船目标检测是进行海上目标监管,保障海上权益的重要手段。本文在SSD（single shot multibox detector）算法的基础上,利用残差网络（ResNet,residual network）作为骨干网络构建SSD模型,将改进后的SSD算法应用于卫星视频舰船目标检测,该算法采用残差连接替换原本的级联方式,加强前后特征之间的联系,减少模型参数,在保证检测精度的同时提高检测速度。在本文构建的数据集上进行实验,结果表明,改进后的SSD算法在测试集上的均值平均精度（mAP,mean average precision）为93%,比原始SSD算法提高了5.31%,充分证明了该方法对于提升SSD模型性能的有效性。使用“吉林一号”视频03星图像进行验证,结果表明,该算法能够较准确地检测到舰船目标,可为海上复杂环境条件下的舰船实时检测提供参考。 相似文献
8.
《海洋技术学报》2014,(5)
由黑潮形成的海洋锋斜压性强,对海洋中的声传播带来极大影响,从而对各种依赖声学性质的海洋探测设备的使用造成极大影响,确定黑潮斜压性锋的位置和强度对海洋渔业和军事应用具有重要的意义。通过对海表温度梯度数据和地转流数据的分析,将海表温度梯度与地转流进行融合,从而检测黑潮流边缘的大温度梯度海洋锋。通过对实际数据的试验,说明了融合算法的原理、算法步骤和黑潮斜压性锋检测结果。试验数据表明,文中提出的融合算法能够很好地检测黑潮斜压性锋位置,同时提取其强度,与采用海面温度或地转流数据单一数据源检测相比,文中所述的方法检测位置准确,虚警率低,与文献报道的黑潮位置更为吻合。 相似文献
9.
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
10.
针对深海冷泉生物数量多、密度大、特征低，人工识别它们的种类和数取它们的数量耗时费力且准确度低这一问题，利用残差学习块，改进了基于区域的全卷积网络算法，用以深海冷泉生物的自动识别与检测。首先，构建了一组包括5类目标生物的深海冷泉生物图像目标检测数据集；然后，在TensorFlow框架下对比了R-FCN_ResNet、Faster R-CNN和SSD_MobileNet三种典型的卷积神经网络算法。从训练耗损时间、平均检测速度、平均置信度三方面权衡，突出了R-FCN_ResNet模型的优势；最后，将测试集图片输入至该模型中检测深海冷泉生物的种类和数量，并且以此复现了生物的分布情况。实验证明，所提方法结合本文数据集进行的深海冷泉生物识别与分布研究，是有效可行的，且具有较高的目标分类和定位准确率。 相似文献
11.
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型。试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5%的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7%,在少样本情况下实现了沉船的高精度检测。 相似文献
12.
海洋锋是典型的海洋中尺度现象之一。目前卫星遥感主要利用海表温度数据分析海洋锋,但由于西北太平洋海域夏季海表温度的趋同特性,不能进行有效的锋面监测;而不同水团所具有的生物光学特性往往是不同的,且不具有太阳辐射引起的显著性季节变化,因此海色资料也成为检测海洋锋的有效数据源。文中以东海黑潮为例,详细说明了基于叶绿素a浓度融合数据,采用梯度法进行海洋锋面检测的过程,通过比较不同季节不同梯度阈值得到的东海黑潮锋结果,从保持锋面的完整性及对零碎锋区的剔除效应方面,选取了不同季节较优的梯度阈值。总体来说,文中检测出的东海黑潮区域海色锋与海流黑潮强流区较吻合,12月至4月东海黑潮海色锋检测结果不如海温锋,而5-11月东海黑潮海色锋检测结果优于海温锋,特别是台湾以东黑潮区域,不论什么季节海温锋都没有体现,而海色锋始终很明显。利用文中提出的海洋锋检测算法、分析方法及选择的梯度阈值可以有效地检测东海黑潮区域的海洋锋面,结合海色锋和海温锋,可以监测分析东海黑潮强流区的时空变化。 相似文献
13.
近年来,海战场成为现代战争的主要作战区域之一,舰船目标逐渐成为海上重点监测对象,能否快速准确地识别海战场舰船目标的战术意图,给指挥员的决策提供必要的支持,这关系到一场海上战役的成败.随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像技术的不断发展,大量SAR图像可用于舰船目标检测与识别.利用SAR图像进行舰船目标检测与识别,已经成为重要的海洋应用之一.针对传统SAR图像舰船检测方法准确率较低的问题,本文在YOLOv3的基础上,结合感受野(receptive field block,RFB)模块,提出一种增强型的SAR舰船检测方法.该方法在最近公开的SAR图像舰船检测数据集上平均准确率值达到了91.50％,与原YOLOv3相比提高了0.92％.实验结果充分表明本文提出的算法在SAR舰船的检测中具有较好的检测效果. 相似文献
14.
15.
中高空间分辨率宽波段光学卫星已成为赤潮监测的主要数据源,但与水色卫星传感器不同,中高空间分辨率卫星传感器主要面向陆地应用,其波段数量少、宽度大,由此对赤潮探测带来的影响尚待研究。为此,本文基于不同优势种赤潮实测高光谱数据、时空同步的GF-1 WFV2、GF-1 WFV3传感器影像、Sentinel-2A MSI传感器影像及GF-6 WFV传感器影像,探究了波段设置、光谱响应函数、信噪比及空间分辨率对赤潮探测的影响,并分析了红边波段赤潮探测优势。结果表明:波段设置对赤潮探测影响大,特别是红光波段和红边波段的中心波长和波段宽度;波段设置相同的情况下,赤潮探测精度受光谱响应函数的影响大,受信噪比的影响较小;空间分辨率对赤潮探测的影响较大,空间分辨率的提升有助于提高赤潮探测的精度。红边波段赤潮探测实验表明,较之红光波段,基于红边波段的赤潮探测具有明显的优势,平均F1-Score提高了11%。本文的研究结果一方面可为赤潮中高空间分辨率卫星探测的数据选取提供理论依据,另一方面可为中高空间分辨率卫星传感器的设计提供参考。 相似文献
16.
A new approach to detecting ocean eddies automatically from remote sensing imageries based on the ocean eddy's eigen-pattern in remote sensing imagery and "force field-based shape extracting method" is proposed. First, the analysis on extracting eddies' edges from remote sensing imagery using conventional edge detection arithmetic operators is performed and returns digitized vector edge data as a result. Second, attraction forces and fusion forces between edge curves were analyzed and calculated based on the vector eddy edges. Thirdly, the virtual significant spatial patterns of eddy were detected automatically using iterative repetition followed by optimized rule. Finally, the spatial form auto-detection of different types of ocean eddies was done using satellite images. The study verified that this is an effective way to identify and detect the ocean eddy with a complex form. 相似文献
17.
为探究冬季不同背景风场下黑潮锋影响边界层云的机理,采用高分辨率卫星数据和再分析数据,研究了冬季海面背景风为垂直(西北风)和平行(东北风)东海黑潮海表面温度锋(黑潮锋)条件下,边界层云对黑潮锋的响应。结果表明:背景风垂直黑潮锋情况下,黑潮锋强迫的边界层内次级环流明显,黑潮锋暖水侧海面冷平流强,海气温差增大,海气界面潜热感热通量增大,海气界面不稳定性增大,产生上升运动,云底高度抬升。上升运动在边界层底向南北两侧辐散,在冷水侧产生下沉运动与500 hPa高压下沉叠加,使局地云量明显减少,形成晴空少云区(云洞)。在暖水侧以南的下沉支叠加云顶上的下沉运动和边界层退耦效应共同作用,产生另一个云洞。气压调整机制为次级环流产生的主要原因。背景风平行黑潮锋情况下,海面空气温度平流作用小,暖水侧海气温差较小,虽然海洋仍然加热大气,但海气界面不稳定较弱,湍流增强使云底高度抬升,垂直混合机制为该湍流增强的主要原因。 相似文献