發(fā)布時(shí)間：2018-06-18 05:36

  本文選題：衛(wèi)星影像 + 車輛檢測實(shí)驗(yàn)��； 參考：《實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理》2017年07期

【摘要】：設(shè)計(jì)了利用eCognition進(jìn)行高分辨率衛(wèi)星影像的車輛檢測實(shí)驗(yàn)的步驟,首先對目標(biāo)影像選取關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行多尺度分割;其次利用最小距離分類器進(jìn)行分類,實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中將目標(biāo)對象主要分為3類,即道路、汽車及其他類;最后以Worldview-1高分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行了車輛檢測的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)過程能達(dá)到車輛檢測的目的并且精度較高,實(shí)驗(yàn)過程的簡單直觀,可用于交通信息技術(shù)及應(yīng)用專業(yè)本科實(shí)驗(yàn)教學(xué)課程。
[Abstract]:A vehicle detection experiment with high resolution satellite image using eCognition is designed. Firstly, the key parameters of the target image are selected for multi-scale segmentation; secondly, the minimum distance classifier is used to classify the vehicle. In the design of the experiment, the target objects are divided into three categories, that is, roads, cars and other types. Finally, the vehicle detection experiments are carried out with Worldview-1 high-resolution satellite images. The experimental results show that the designed experimental process can achieve the purpose of vehicle detection with high accuracy, and the experiment process is simple and intuitive. It can be used in the undergraduate experiment teaching course of traffic information technology and application specialty.
【作者單位】： 新疆大學(xué)交通工程系;武漢理工大學(xué)交通學(xué)院;69243部隊(duì);
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015211C282)
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2034352