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1.
2.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
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4.
在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%~5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
6.
杭州湾中部实测波浪特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用杭州湾中部一年实测波浪资料,分析该地区的波参数统计变化特性,采用最小二乘法拟合得出相关参数之间的关系式,并统计分析了频谱特性。结果表明:杭州湾中部以小浪和轻浪为主,在各月分布较为均匀,年平均周期为2.97 s;最大一次波浪过程为冷空气影响所致,影响强度大于台风莫拉克;常浪向分布在东北至东南向,其中又以小浪出现较多,对应的波周期以2~4 s为主;强浪向主要分布在西北和东北方向,对应的波周期主要分布在3~5 s;多数特征波参数之间相关关系较好;由谱分析得知风浪占多数,且以单峰为主。研究结果可为相关工程和理论研究提供基础资料。 相似文献
7.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
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本文给出应用实测波浪数据确定JONSWAP谱参数的方法,若Hs,Tz,Tc分别为实的有效波高,平均上跨零线周期,平均峰-峰周期并令y=Tz/Tc,本文导出求解谱参数γ值的方程f(γ,y)=0。根据这个方程的解并应用最小二乘法,γ作为y的函数的表达式可写为(对于2.54≤γ≤15.34及1.6≤y≤1.79)。 相似文献
10.
一种基于特征信息的车牌识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性. 相似文献