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多光谱目标检测算法及相关数据集综述
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作者 张天泷 耿远超 +1 位作者 廖予祯 许党朋 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第5期1-18,共18页
相较于单一波段目标检测技术,多光谱目标检测技术通过捕获物体在多个不同波长的光谱波段下的反射或辐射信息,极大地提高目标检测的准确性和应对复杂环境的鲁棒性。在遥感、农业检测、环境保护、工业生产以及国防安全等领域有着广泛的应... 相较于单一波段目标检测技术,多光谱目标检测技术通过捕获物体在多个不同波长的光谱波段下的反射或辐射信息,极大地提高目标检测的准确性和应对复杂环境的鲁棒性。在遥感、农业检测、环境保护、工业生产以及国防安全等领域有着广泛的应用。然而,目前多光谱目标检测领域仍面临着严峻挑战:多样化的高质量数据集以及高效目标检测算法的缺乏,严重制约了该技术的进一步发展和应用。鉴于此,综合阐释了多光谱目标检测数据集的制作方法以及多光谱目标检测算法的重要进展。首先,系统分析了多光谱数据集的构建过程,包括数据采集,预处理和数据标注。其次,全面分析了目标检测算法发展的历史脉络,这些算法涵盖了基于传统特征提取技术的目标检测算法、深度学习方法以及其改进版本。此外,着重强调了算法开发者为提升多光谱目标检测性能在特征融合、模型架构和子网络方面所作的关键改进。最后,探讨了多光谱目标检测技术未来的发展方向,期望为研究人员指明潜在的研究热点和应用领域,促成多光谱目标检测技术在实际场景中更广泛的应用,提升其社会价值。 展开更多
关键词 多光谱成像技术 成像光谱仪 目标检测算法 多光谱目标检测算法 数据集 特征融合
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基于深度学习的无锚框目标检测算法综述 被引量:4
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作者 高海涛 朱超涵 +2 位作者 张天棋 郝飞 茅新宇 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期202-209,共8页
近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实... 近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实验研究上述算法的性能,总结提出基于深度学习的目标检测算法未来的研究方向。 展开更多
关键词 无锚框目标检测算法 深度学习 算法比较
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基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法 被引量:4
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作者 胡丹丹 张忠婷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期653-660,共8页
在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以... 在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以提升检测速度。其次,在特征融合网络中引入基于感受野模块(receptive field block,RFB)改进的RFB-s,通过模仿人类视觉感知,增强特征图的有效感受野区域,提高网络特征表达能力及对目标特征的可辨识性。最后,使用自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)方式以提升PANet对多尺度特征融合的效果。实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法检测平均精度均值相较于YOLOv5s提高1.71个百分点,达到84.01%,在满足自动驾驶汽车实时性要求的前提下,在一定程度上减少目标检测时的误检及漏检情况,有效提升模型在复杂驾驶场景下的检测性能。 展开更多
关键词 YOLOv5s 自动驾驶 目标检测算法 深度可分离卷积 感受野模块 自适应空间特征融合 PANet 多尺度特征融合
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BEV特征下激光雷达和单目相机融合的目标检测算法研究 被引量:2
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作者 李文礼 喻飞 +2 位作者 石晓辉 唐远航 杨果 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期182-193,共12页
为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特... 为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特征的深度,基于显式监督的方法用深度真值对其进行监督。构建激光雷达BEV特征时,将激光点云体素化为柱状网格转化到BEV特征下,设计BEV特征融合网络将激光点云BEV特征和相机BEV特征融合,将融合特征输入到目标检测框架得到目标物(汽车、行人和骑行人)检测结果。利用KITTI数据集和实车路采数据对Mono-BEVFusion融合算法进行评估,实验结果表明该算法相较于现有融合算法综合平均精度提升了2.90个百分点,其中汽车类和行人类单项检测精度分别提升3.38个百分点和4.13个百分点。Mono-BEVFusion融合算法对遮挡目标或者距离较远的目标有较稳定的检测效果,能够有效避免单传感器的漏检现象,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 目标检测算法 深度预测 BEV特征融合 KITTI数据集
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高光谱遥感影像目标检测算法及在农田“非粮化”监测中的运用
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作者 陈琦 王珅 《四川农业科技》 2024年第6期127-129,134,共4页
文章结合实际案例,对高光谱遥感影像目标检测算法在农田“非粮化”监测中的运用进行深度探讨。通过数据获取以及处理流程改进,引入现代化学习算法,高效辨识农田中的非粮食作物,做好类型划分,从全局出发把握农作物发展,动态监测数据信息... 文章结合实际案例,对高光谱遥感影像目标检测算法在农田“非粮化”监测中的运用进行深度探讨。通过数据获取以及处理流程改进,引入现代化学习算法,高效辨识农田中的非粮食作物,做好类型划分,从全局出发把握农作物发展,动态监测数据信息变化。基于数据表以直观方式,揭示不同监测区域非粮食作物类型、面积及占比,通过对比掌握其中存在差异,以期为产业规划提供支持,同时展望技术未来发展应用。 展开更多
关键词 高光谱遥感影像 目标检测算法 农田“非粮化”
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基于深度学习的目标检测算法综述 被引量:69
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作者 吴雪 宋晓茹 +1 位作者 高嵩 陈超波 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期4-7,18,共5页
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习... 视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习目标检测算法的研究现状和发展方向。首先介绍卷积神经网络(CNN)的研究进展和经典模型;然后对目前主流的基于深度学习的两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的发展、改进和不足进行归纳;最后对深度学习目标检测两种主流算法进行比较并做出总结和未来展望。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 两阶段目标检测算法 单阶段目标检测算法
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基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究 被引量:27
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作者 李智勇 匡纲要 +1 位作者 郁文贤 薛绮 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期286-290,共5页
提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值... 提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验光谱信息的依赖 。 展开更多
关键词 高光谱 目标检测 超平面 目标检测算法 主成分分析 遥感图像
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基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究 被引量:7
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作者 韩超 邓甲昊 +1 位作者 邹金慧 韩敏 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1247-1251,1257,共6页
为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.... 为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求. 展开更多
关键词 智能交通 背景提取 阴影检测 车辆目标检测算法
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深度学习目标检测算法在架空输电线路绝缘子缺陷检测中的应用研究综述 被引量:40
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作者 刘开培 李博强 +5 位作者 秦亮 李强 赵峰 王秋琳 许中平 余金沄 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3584-3595,共12页
传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂,放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等新型巡... 传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂,放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷,能够有效应对人工巡检的不足,是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此,围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测场景,首先梳理常用的深度学习目标检测算法,比较不同算法的检测策略、检测精度与检测速度;然后结合云–边–端协同架构说明算法的改进需求与相应改进方法;最后针对现有绝缘子检测方面的不足,展望了输电线路绝缘子中多类型缺陷的识别问题,并在这一研究趋势下进一步探讨了模型边缘端轻量化与针对小样本数据下的算法研究价值。 展开更多
关键词 架空输电线路绝缘子 缺陷检测 无人机 深度学习目标检测算法 云–边–端协同架构
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分段反卷积改进SSD的目标检测算法 被引量:7
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作者 马跃 赵志浩 +3 位作者 尹震宇 樊超 柴安颖 李成蒙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期1415-1420,共6页
针对当前SSD算法低层特征图语义信息不足导致存在小目标漏检以及误检的问题,提出一种基于分段反卷积改进SSD的目标检测算法SD-SSD(Segmented Deconvolution-Single Shot M ulti Box Detector).根据SSD模型低层特征图语义信息提取不足,... 针对当前SSD算法低层特征图语义信息不足导致存在小目标漏检以及误检的问题,提出一种基于分段反卷积改进SSD的目标检测算法SD-SSD(Segmented Deconvolution-Single Shot M ulti Box Detector).根据SSD模型低层特征图语义信息提取不足,高层特征图边缘信息丢失过多,本文重新设计了融合结构,不仅降低了计算过程中的参数数量,而且丰富了各个特征图的细节信息和语义信息;由于特征图反卷积的次数过多会增加噪声信息,本文将模型中高层特征图分成三段做分段反卷积与低层特征层融合;为增强小目标在模型下的检测效果,增加更低层次的特征图进行特征融合,着重检测小目标.在Pascal VOC2007测试集上进行验证,本文SD-SSD模型大幅度提高了小目标类别的AP值,mAP相对SSD模型和DSSD模型分别提高了4.30%和3.0%,相比目前主流单阶段目标检测算法,本文算法保持了较高的检测精度和检测速度. 展开更多
关键词 分段反卷积 特征融合 SSD模型 目标 目标检测算法
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基于AOS的运动目标检测算法 被引量:5
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作者 马波 张田文 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1213-1217,共5页
从能量极小化的观点出发 ,对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型 ,给出了相应的曲线进化方程 结合水平集算法 ,所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化 ,检测出多个运动目标区域及轮廓 定义了基于对数差图像的能量项 ,使得新... 从能量极小化的观点出发 ,对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型 ,给出了相应的曲线进化方程 结合水平集算法 ,所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化 ,检测出多个运动目标区域及轮廓 定义了基于对数差图像的能量项 ,使得新模型对于场景照明不敏感 采用加性算子分裂 (AOS) 展开更多
关键词 图像增强 图像处理 灰度图像 运动目标检测算法 AOS 计算机
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基于广义似然比的宽带分布式目标检测算法 被引量:2
12
作者 李涛 冯大政 夏宇垠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2835-2840,共6页
针对在相干积累期间发生距离走动的分布式目标检测问题,提出了一种广义似然算法及其改进算法。该算法采用广义似然函数准则与极大似然方法对不同预设速度下各个距离单元的信号进行估计,得到了两步广义似然比检测算子。进一步利用目标相... 针对在相干积累期间发生距离走动的分布式目标检测问题,提出了一种广义似然算法及其改进算法。该算法采用广义似然函数准则与极大似然方法对不同预设速度下各个距离单元的信号进行估计,得到了两步广义似然比检测算子。进一步利用目标相邻强散射单元特性和相邻预设速度相关性,推导出改进的三步广义似然算法,随后证明了这两种算法的恒虚警率性。对两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对与传统的非相干积累算法有明显提高。 展开更多
关键词 分布式目标检测算法 广义似然比 极大似然方法 恒虚警率
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极化目标检测算法性能评价研究 被引量:2
13
作者 张兵 董臻 梁甸农 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期28-30,共3页
在对极化目标检测算法简单介绍的基础上 ,着重分析极化检测算法的性能。根据极化检测算法的特殊性 ,在详细的数学推导的基础上给出了检测算法的工作特性 (ROC)计算公式。根据实验获得的杂波和目标极化协方差矩阵参数给出了计算机仿真结... 在对极化目标检测算法简单介绍的基础上 ,着重分析极化检测算法的性能。根据极化检测算法的特殊性 ,在详细的数学推导的基础上给出了检测算法的工作特性 (ROC)计算公式。根据实验获得的杂波和目标极化协方差矩阵参数给出了计算机仿真结果 ,得到了一系列检测算法性能评价结论。同时 ,从各种检测算法的计算量与性能折衷方面考虑 ,指出实际应用中可以考虑的几种极化检测算法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 性能评价 极化目标检测算法
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一种改进的单步多框目标检测算法 被引量:5
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作者 王燕妮 刘祥 刘江 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期145-153,共9页
针对单步多框目标检测算法(SSD)中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。该算法通过空洞卷积替换conv4_3卷积层及之前的两次标准卷积,扩大感受野,使用反卷积对不同尺度的特征图进行融合,使融合... 针对单步多框目标检测算法(SSD)中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。该算法通过空洞卷积替换conv4_3卷积层及之前的两次标准卷积,扩大感受野,使用反卷积对不同尺度的特征图进行融合,使融合形成的特征图具有丰富的上下文信息,最后为特征图添加注意力模型,有效提取感兴趣区域的特征。仿真实验结果表明,改进算法在VOC2007数据集上较原算法检测精度提升0.9%,检测结果更加准确,一定程度上改善了误检、漏检等问题,同时仍满足实时性的要求。 展开更多
关键词 目标检测 单步多框目标检测算法 空洞卷积 反卷积 注意力机制
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改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法 被引量:4
15
作者 张洪涛 田星星 +1 位作者 周意入 秦宇 《现代电子技术》 2022年第13期51-56,共6页
AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出... AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出AGV的位姿。文中在目标检测算法中经典的Faster R⁃CNN网络模型基础上加以改进,在多层次的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,从而直接进行分类和回归。仿真测试结果显示:相比Faster R⁃CNN,改进型Faster R⁃CNN检测所设计导航图案的mAP值提高了0.032,FPS值提高了31。因此证明改进型Faster R⁃CNN的精确度和速度均提高了,应用到AGV视觉导航定位技术中可进一步提高该技术的精确度和速度。 展开更多
关键词 目标检测算法 AGV导航图案 改进型Faster R⁃CNN 视觉导航 角点提取 AGV位姿计算 候选框生成 卷积运算
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基于曲线进化的目标检测算法
16
作者 马波 张田文 《信号处理》 CSCD 2003年第3期237-241,共5页
提出了基于曲线进化的运动目标检测算法。对于运动目标检测问题定义了新颖的能量模型,并给出了相应的曲线进化方程。结合水平集算法,所提出的曲线进化模型能够自动的适应拓扑变化,检测出多个运动目标区域及轮廓。从计算物理学领域引入... 提出了基于曲线进化的运动目标检测算法。对于运动目标检测问题定义了新颖的能量模型,并给出了相应的曲线进化方程。结合水平集算法,所提出的曲线进化模型能够自动的适应拓扑变化,检测出多个运动目标区域及轮廓。从计算物理学领域引入基于偏微分方程的水平集窄带算法,在构造窄带时无需显示的知道曲线的位置,并能够快速的实现。 展开更多
关键词 目标检测算法 曲线进化 图像编码 边缘检测 直方图 水平集算法
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基于Kmeans和图像熵聚类的热红外目标检测算法 被引量:5
17
作者 王静雷 厉小润 《机电工程》 CAS 2012年第12期1490-1493,共4页
针对以海洋为背景的热红外图像目标检测存在的海洋海杂波的非平稳特性、非线性特性问题,以及目标背景相关性大而对比度小等问题,对两幅实拍红外船舰图像进行了实验,提出了一种快速有效的热红外目标检测算法。该算法采用表示图像灰度空... 针对以海洋为背景的热红外图像目标检测存在的海洋海杂波的非平稳特性、非线性特性问题,以及目标背景相关性大而对比度小等问题,对两幅实拍红外船舰图像进行了实验,提出了一种快速有效的热红外目标检测算法。该算法采用表示图像灰度空域分布状态不确定性量度的图像熵方法,利用滑窗方法遍历整幅图像,求得了局部熵图像,从而确定了目标的粗略位置;通过用最大类间差法将局部熵处理后图像进行了自适应的二值分割,将目标和背景最优化地分离,并且结合改进的Kmeans聚类算法,通过循环所有目标点找出了其在聚类图像中的聚类标识,结合所有该聚类的像素点,提取出了完整的目标及其轮廓。研究结果表明,该热红外目标检测算法速度快,性能良好,在将目标完整地提取出来的同时可以很好地保留目标的轮廓。 展开更多
关键词 Kmeans 局部熵 分割聚类 红外目标检测算法
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计算机视觉下的车辆目标检测算法综述 被引量:43
18
作者 李明熹 林正奎 曲毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期20-28,共9页
车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检... 车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 车辆检测 目标检测算法
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基于深度学习的单阶段目标检测算法研究综述 被引量:51
19
作者 刘俊明 孟卫华 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2020年第3期44-53,共10页
近年来,深度学习技术推动目标检测算法取得了突破式进展。基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段检测算法和单阶段检测算法。相比两阶段检测算法,单阶段检测算法的结构简单、计算高效,同时具备不错的检测精度,在实时目标检测领域中具... 近年来,深度学习技术推动目标检测算法取得了突破式进展。基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段检测算法和单阶段检测算法。相比两阶段检测算法,单阶段检测算法的结构简单、计算高效,同时具备不错的检测精度,在实时目标检测领域中具有较高的研究和应用价值。本文首先回顾了单阶段检测算法的发展历史,分析总结了相关算法的优缺点,然后归纳提出了单阶段目标检测算法的通用框架,接着对框架中的特征提取模块和检测器进行了深入分析,指出了其对算法性能的影响,最后对单阶段检测算法的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 单阶段目标检测算法 特征提取 特征融合 ANCHOR 损失函数 人工智能
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低信噪比下两种点目标检测算法的研究 被引量:7
20
作者 朱海绫 卢焕 章常青 《红外与激光工程》 EI CSCD 1999年第1期5-7,共3页
红外图像中点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一。当红外图像传感器和目标之间距离很远时,目标在焦平面上成像面积很小,一般不超过探测器像元的大小,因此目标在图像中表现为点目标,且信噪比极低,目标被噪声(杂波... 红外图像中点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一。当红外图像传感器和目标之间距离很远时,目标在焦平面上成像面积很小,一般不超过探测器像元的大小,因此目标在图像中表现为点目标,且信噪比极低,目标被噪声(杂波)所淹没,给目标的检测带来了极大的困难。这一领域,前人已经进行了大量的研究工作,并提出了一些检测算法。文中也研究设计了两种红外图像点目标检测算法,并对其进行了计算机仿真实验和分析,结果表明这两种算法具有较好的检测能力。 展开更多
关键词 目标检测算法 红外图像 信噪比
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