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基于遙感圖像的艦船目標(biāo)定位研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-14 03:14
  針對(duì)在海面上對(duì)艦船目標(biāo)定位受距離限制而導(dǎo)致定位精度差的問題,研究遙感圖像的艦船目標(biāo)定位方法。利用Self-Snake模型在不損耗圖像邊緣信息的前提下對(duì)圖像濾波,并進(jìn)行邊緣映射。將邊緣映射的梯度作為旋轉(zhuǎn)矩形檢測(cè)時(shí)的特征,檢測(cè)遙感圖像中的艦船目標(biāo)。根據(jù)特征匹配的原理對(duì)檢測(cè)出的目標(biāo)進(jìn)行匹配,進(jìn)一步確定目標(biāo)所在矩形框位置,完成對(duì)遙感圖像的艦船目標(biāo)定位研究。設(shè)計(jì)與傳統(tǒng)定位方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了研究的遙感圖像艦船目標(biāo)定位方法的定位重疊度更接近于1,即相比傳統(tǒng)方法,本文的定位方法性能更優(yōu)越。 

【文章來(lái)源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)

【部分圖文】:

基于遙感圖像的艦船目標(biāo)定位研究


小波分解Fig.2Waveletdecomposition

區(qū)域圖,遙感圖像,區(qū)域,方法


2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證2.1驗(yàn)證內(nèi)容本文研究遙感圖像的艦船目標(biāo)定位方法,為測(cè)試該方法的有效性,設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)的對(duì)比組為基于級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船目標(biāo)定位方法,實(shí)驗(yàn)組為本文目標(biāo)定位方法。實(shí)驗(yàn)的對(duì)比指標(biāo)為定位重疊度,即使用2種定位方法的定位目標(biāo)的位置框與真實(shí)目標(biāo)所在位置框的重疊程度。重疊度的數(shù)值越接近1,越說(shuō)明定位的準(zhǔn)確度高。實(shí)驗(yàn)用遙感衛(wèi)星采集海面遙感圖像集合為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,遙感圖像采集區(qū)域?yàn)閳D3中框出的區(qū)域。圖3遙感圖像采集區(qū)域Fig.3Remotesensingimageacquisitionarea1.03×1.171.25×1.25圖像的分辨率為m,像元間距為m。實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合中的目標(biāo)數(shù)目分布和像素尺寸分布參數(shù)如圖4所示。圖4實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合參數(shù)Fig.4Setparametersofexperimentalsubjects2種定位方法分別對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域的艦船目標(biāo)進(jìn)行定位,統(tǒng)計(jì)定位重疊度數(shù)據(jù)。分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論。2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示,分析表中數(shù)據(jù),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論。表1實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1Experimentalresults實(shí)驗(yàn)組別傳統(tǒng)方法本文方法10.760.9220.720.8730.700.8440.610.8250.640.7960.480.7970.340.7880.520.8090.660.81100.390.77結(jié)合實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合參數(shù),分析表1可知,在定位目標(biāo)數(shù)量小于6時(shí),傳統(tǒng)方法的重疊度高于0.7。隨著定位目標(biāo)數(shù)量的增加,傳統(tǒng)定位方法的重疊度越來(lái)越小,當(dāng)達(dá)到本次實(shí)驗(yàn)設(shè)定的最大值時(shí),傳統(tǒng)方法的定位重疊度已經(jīng)低于0.4。而本文定位方法的重疊度雖然也隨著定位目標(biāo)數(shù)量的增加而減少,但是本文方法的定位重疊度始終高于0.78。根據(jù)定位重疊度的定義,數(shù)值越接近于1的定位方法,定位精度越高。3結(jié)語(yǔ)?

遙感圖像,對(duì)象,參數(shù),方法


椒ǎ?笛樽槲?本文目標(biāo)定位方法。實(shí)驗(yàn)的對(duì)比指標(biāo)為定位重疊度,即使用2種定位方法的定位目標(biāo)的位置框與真實(shí)目標(biāo)所在位置框的重疊程度。重疊度的數(shù)值越接近1,越說(shuō)明定位的準(zhǔn)確度高。實(shí)驗(yàn)用遙感衛(wèi)星采集海面遙感圖像集合為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,遙感圖像采集區(qū)域?yàn)閳D3中框出的區(qū)域。圖3遙感圖像采集區(qū)域Fig.3Remotesensingimageacquisitionarea1.03×1.171.25×1.25圖像的分辨率為m,像元間距為m。實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合中的目標(biāo)數(shù)目分布和像素尺寸分布參數(shù)如圖4所示。圖4實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合參數(shù)Fig.4Setparametersofexperimentalsubjects2種定位方法分別對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域的艦船目標(biāo)進(jìn)行定位,統(tǒng)計(jì)定位重疊度數(shù)據(jù)。分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論。2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示,分析表中數(shù)據(jù),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論。表1實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1Experimentalresults實(shí)驗(yàn)組別傳統(tǒng)方法本文方法10.760.9220.720.8730.700.8440.610.8250.640.7960.480.7970.340.7880.520.8090.660.81100.390.77結(jié)合實(shí)驗(yàn)對(duì)象集合參數(shù),分析表1可知,在定位目標(biāo)數(shù)量小于6時(shí),傳統(tǒng)方法的重疊度高于0.7。隨著定位目標(biāo)數(shù)量的增加,傳統(tǒng)定位方法的重疊度越來(lái)越小,當(dāng)達(dá)到本次實(shí)驗(yàn)設(shè)定的最大值時(shí),傳統(tǒng)方法的定位重疊度已經(jīng)低于0.4。而本文定位方法的重疊度雖然也隨著定位目標(biāo)數(shù)量的增加而減少,但是本文方法的定位重疊度始終高于0.78。根據(jù)定位重疊度的定義,數(shù)值越接近于1的定位方法,定位精度越高。3結(jié)語(yǔ)本文研究了遙感圖像的艦船目標(biāo)定位方法,提高了對(duì)艦船目標(biāo)的定位精度。通過(guò)與傳統(tǒng)目標(biāo)定位方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了本文研究的方法定位重疊度更高,定位結(jié)果更加

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多特征圖金字塔融合深度網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像語(yǔ)義分割[J]. 趙斐,張文凱,閆志遠(yuǎn),于泓峰,刁文輝.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(10)
[2]基于多尺度融合特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 姚群力,胡顯,雷宏.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2019(10)
[3]基于邊緣線分析與聚合通道特征的港口艦船檢測(cè)[J]. 黎經(jīng)元,厲小潤(rùn),趙遼英.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
[4]基于數(shù)字地圖的移動(dòng)端高精度定位技術(shù)研究[J]. 曾凡坤.  工程技術(shù)研究. 2019(04)



本文編號(hào):3228945

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