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油罐目标的检测对于海洋战场环境保障具有重要的意义和作用。选择当前较为经典的几种深度学习目标检测算法,包括FRCNN、RFCN、SSD、YOLOv3、RetinaNet,利用已有的公开数据,对各算法进行油罐检测的精度进行深入对比分析和实验验证。实验结果表明,上述方法中鲁棒性和平均精度最好的是RFCN和RetinaNet;影像中目标的尺寸是影响各算法精度的重要因素。最后对基于深度学习的遥感影像油罐目标检测算法提出了改进的建议。相关研究对于利用深度学习算法完成油罐目标的实际检测应用具有重要的指导意义和参考价值。 相似文献
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针对黄骅港航道二期工程对潮汐运动的影响,计算了航道三个位置的基准面.研究了黄骅港新的潮汐规律,据此建立了航道各位置深度基准面的精化数学模型,作为该模型的工程应用,设计了黄骅港的航道基准面;最后检验了系统的潮汐预报精度. 相似文献
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浅水多波束测深潮汐改正技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种顾及潮时差变化的多验潮站多边形潮汐分区改正数学模型,设计了海量多波束数据通用的虚拟单验潮站改正模式.应用结果表明,该模型准确地再现了时变水位场,实现了区域瞬时海面的无缝拼接,较好地解决了多波束条带采用传统潮汐分区改正模型引起的断层及锯齿状问题. 相似文献
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