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121.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
122.
作为移动社交网络的主体,人们移动带来的位置轨迹不仅记录了人的行为历史,也记录了人与社会的交互活动信息。移动社交网络中位置轨迹数据的分析与利用为解决城市问题提供了一种新的思路。本文概述了轨迹数据可视分析中的几种方法,总结了轨迹数据可视分析研究中存在的问题和面临的挑战。 相似文献
124.
辽河群是出露于辽宁省东部的独具特色的古元古代变质岩系,赋存丰富的矿产资源,研究历史悠久.但对有关辽河群变质作用的一些重要问题上看法诸多,很难取得一致意见.本文应用P-T-t轨迹理论重新认识这些问题,认为引起辽河群变质作用的根本原因是大陆碰撞造山带使辽河群俯冲到地下深处;辽河群变质作用在时间上和空间上有独特的演化特征;辽河群变质作用与不同规模的构造或不同层次的构造的关系是不一样的. 相似文献
125.
126.
127.
128.
通过分析3种传统数据模型的特点,得出它们在管理地理复杂对象方面的局限性,从而引出了面向对象数据模型。本文利用面向对象数据模型中的各种操作,以基本地理对象为基础构建复杂地理对象,并且在VC 6.0平台上实现了面向对象几何数据模型。 相似文献
129.
130.
在鄂尔多斯盆地西北部,低信噪比复杂地区存在严重的随机干扰,这导致该区地震资料信噪比很低。在不提高覆盖次数情况下,针对该区造成地震资料信噪比低的严重随机干扰问题,开展检波器组合压制随机干扰的方法研究。研究了随机干扰对动静校正量准确求取的影响,检波器组合对干扰波的压制作用,组内高差和组合基距对地震采集资料高频的影响,对比分析检波器组内距对随机干扰的衰减效果。研究结果表明:在盆地低信噪比复杂地区,野外检波器组合重点压制严重的随机干扰波,提高地震资料信噪比;小于1 m的检波器组内高差对该区地震采集资料110 Hz以下高频成分影响有限,小于13 m组合基距对中、深目的层地震资料70 Hz以内频率影响有限;理论计算和试验资料综合确定的随机干扰半径为1.7~2.0 m,大于随机干扰半径的检波器组合内距能有效压制随机干扰波,其中组内距3 m比较稳定;以上参数确定的检波器组合接收方法压制随机干扰波后,所得到的地震单炮记录相比单点接收、高覆盖次数压制随机干扰波所得到的资料在70 Hz有限频带内更能提高信噪比、频率,而且成本相对低。该结果在鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区地震勘探野外采集中具有指导作用。 相似文献