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基于eCognition的高分辨率衛(wèi)星影像的車輛檢測實驗設(shè)計

發(fā)布時間:2018-06-18 05:36

  本文選題:衛(wèi)星影像 + 車輛檢測實驗; 參考:《實驗技術(shù)與管理》2017年07期


【摘要】:設(shè)計了利用eCognition進行高分辨率衛(wèi)星影像的車輛檢測實驗的步驟,首先對目標影像選取關(guān)鍵參數(shù)進行多尺度分割;其次利用最小距離分類器進行分類,實驗設(shè)計中將目標對象主要分為3類,即道路、汽車及其他類;最后以Worldview-1高分辨率衛(wèi)星影像進行了車輛檢測的實驗。實驗結(jié)果表明,所設(shè)計的實驗過程能達到車輛檢測的目的并且精度較高,實驗過程的簡單直觀,可用于交通信息技術(shù)及應(yīng)用專業(yè)本科實驗教學課程。
[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】: 新疆大學交通工程系;武漢理工大學交通學院;69243部隊;
【基金】:新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金資助項目(2015211C282)
【分類號】:TP751

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2034352

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