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题名光学遥感图像中舰船识别方法研究
被引量：2
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作者
丁梦磊
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机构
中国船舶集团有限公司第七一三研究所
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第16期143-147,共5页
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文摘
光遥感图像舰船目标在检测识别过程中会存在诸多干扰,导致无法精准识别出舰船目标,对此,研究光学遥感图像中舰船识别方法。首先,在光学遥感图像内提取舰船目标显著性区域,抑制云雾、海杂波与海域陆地等背景信息对舰船目标识别的影响,完成光学遥感图像舰船目标的粗识别。然后,基于提取到的光学遥感图像显著性区域,利用CNN网络对其进行舰船目标精识别。实验结果表明,设计方法可以有效提取光学遥感图像的舰船目标显著性区域,并提取显著性区域的舰船目标特征;舰船目标识别精度始终高于95%,具有实用性。
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关键词
卷积神经网络
光学遥感图像
舰船目标识别
谱残差模型
最大值-均值
全连接层
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Keywords
convolutional neural network
optical remote sensing image
ship target recognition
spectral residual model
max-mean value
fully connected layer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于时频分析的高速铁路路基局部变形识别方法
被引量：6
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作者
张博
刘秀波
马帅
陈鹏
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
北京交通大学土木建筑工程学院
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出处
《铁道建筑》
北大核心
2019年第12期95-98,共4页
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基金
北京铁科英迈技术有限公司基金（2014JJXM70）
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文摘
基于短时傅里叶变换的时频分析模型,提出一种高速铁路路基局部变形的识别方法。利用高速综合检测列车采集的高低不平顺数据,对其做短时傅里叶变换得到时频图。通过时频分析,得到路基局部变形区域在时频图上的特征,即路基局部变形区域在特定频率范围内能量显著增强。基于这一特征,在时频图上采用谱残差模型提取能量显著区域,从而识别出路基局部变形区域。研究结果表明:该方法能利用轨道高低不平顺数据有效识别出路基局部变形区域,同时能反映出该变形区域的时频域特性。
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关键词
路基局部变形
高速综合检测列车
高低不平顺
时频分析
谱残差模型
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Keywords
subgrade local deformation
high speed comprehensive inspection train
longitudinal level irregularity
time frequency analysis
spectrum residual model
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分类号
U216.41
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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