遙感偵察已成為各國主要的偵察技術手段之一,復雜戰(zhàn)場環(huán)境中,如何從海量的遙感偵察圖像中快速準確的獲取目標信息,是獲取打擊優(yōu)勢的重要環(huán)節(jié),為取代效率低下的人工作業(yè),開發(fā)用于檢測遙感圖像中的軍事目標軟件進行輔助偵察具有重要的軍事意義。搜集整理遙感圖像和軍事目標（以飛機為例）的樣本,提取其淺層特征（LBP特征）和中層特征（HOG特征）進行融合,并運用SVM支持向量機進行訓練,得到關于軍事目標（以飛機為例）的分類器,成功實現(xiàn)對軍事目標的檢測,并對軟件的交互界面進行開發(fā)。 

【文章來源】：現(xiàn)代計算機. 2020,(22)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 整體設計
2 技術實現(xiàn)
    2.1 選擇性搜選擇性搜索算法
    2.2軍事目標分類器訓練
    2.3交互界面設計
3 實驗結果
4 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]光學遙感圖像飛機目標識別算法[J]. 胡楠,李潤生,王載武.  影像技術. 2020(02)
[2]基于多特征融合的交通標識實時分類與識別[J]. 揭偉,李為相,李為.  現(xiàn)代電子技術. 2019(11)
[3]基于HOG和SVM的船舶圖像分類算法[J]. 吳映錚,楊柳濤.  上海船舶運輸科學研究所學報. 2019(01)



本文編號：3188171