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题名基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测
被引量：11
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作者
姚远
姜志国
张浩鹏
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机构
北京航空航天大学宇航学院
北京航空航天大学数字媒体北京市重点实验室
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出处
《航天返回与遥感》
2014年第5期88-94,共7页
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文摘
在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔(Haar)特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的顶层支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。
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关键词
飞机目标
图像特征检测
层次化分类器
航天遥感
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Keywords
aircraft object
image feature detection
hierarchical classifiers
space remote sensing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法
被引量：4
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作者
卞建勇
徐建闽
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机构
东莞职业技术学院电子工程系
华南理工大学
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第5期104-109,共6页
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基金
广东省高等学校优秀青年教师培养计划资助项目(YQ2015231)
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文摘
为了克服BP神经网络、支持向量机、K-近邻和贝叶斯等分类器通常存在训练时间长、编程和运算复杂、难以满足实时性等问题,提出了基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法,介绍了层次化分类器设计方法,并以二分"小型车"为"小客车"和"小货车"两类的C4.5决策树的构造为例,对视频车辆车型分类C4.5决策树的构造过程作了详细介绍.最后通过实验证明了该算法进行车型分类的有效性.
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关键词
C4.5决策树
层次化分类器
车型分类
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Keywords
C4.5 decision trees
hierarchical classifier
vehicle classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于层间分类一致性准则的舰船目标细粒度识别方法
被引量：3
- 3
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作者
张拯宁
张林
王钺
李云飞
杨云超
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机构
清华大学电子工程系
清华大学深圳国际研究生院
航天恒星科技有限公司
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出处
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期93-104,共12页
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基金
深圳市科技计划(KQTD20170810150821146)
国家民用航天技术预先研究项目(D040405)。
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文摘
舰船目标的层次化、细粒度识别在军事和民用领域均有重要意义。现有细粒度识别方法一般需要部件级精细标注或采用注意力机制提取关键特征,但并未有效利用舰船目标层次化分类体系中本身所蕴含的隶属关系信息提高细粒度识别精度。针对舰船目标的层次化分类问题,建立了舰船目标多层级一致性分类数学模型,提出了一种基于层间强一致性分类准则的细粒度识别方法,设计了层间一致性分类损失函数,并构建了多层级兼容舰船目标细粒度识别网络(MLCDet)。经试验验证,该方法有效、鲁棒,资源开销小,能够有效利用分类体系中各类别间的隶属关系提升目标识别精度。在无需部件级标注信息的前提下,将mAP提高了1.3%,与此同时,模型总参数量仅增加0.02%,推断速度不变。
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关键词
舰船识别
光学遥感
目标识别
细粒度识别
层次化分类
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Keywords
ship detection
optical remote sensing
object detection
fine-grained detection
hierarchical classification
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分类号
V19
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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