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基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别被引量：6: 1; 作者李世武徐艺 +5 位作者孙文财杨众凯郭梦竹杨良坤于晓东王德强《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期97-102,共6页; 模板提取技术的空白使绝大部分高效的模板匹配算法建立在人工提取模板的基础上,人工提取模板的缺陷必将在识别过程中逐级传播,从而降低图像识别的准确度与稳定性,最终影响到基于遥感图像的交通状态辨识效果.文中针对模板匹配图像识别方... 展开更多; 关键词遥感图像识别自反馈模板提取交通状态辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

遥感图像识别中目标特征点提取方法研究被引量：3: 2; 作者柳强赵宗涛《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2002年第12期31-33,共3页; 文章首先介绍了图像识别的重要性,接下来主要介绍了一种新的基于目标图像边缘点寻找特征点的方法。最后通过对一个具体算例的研究,说明这种方法的正确性和可行性。; 关键词遥感图像识别目标特征点提取方法图像处理边缘提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

YHS变换及其在遥感图像识别中的应用研究被引量：3: 3; 作者杨为民《西南林学院学报》 2003年第2期49-52,共4页; 对彩色遥感图像进行判读 ,主要是根据地物在图像上的亮度、对比度、颜色和纹理等特征来识别 .为了将人工识别的经验定量地引入计算机图像识别中来 ,提出了一种基于遥感信息模式分类的YHS变换方法 ,并讨论了变换的物理意义和实际应用结果 .; 关键词 YHS变换遥感图像识别遥感信息模式计算机图像识别彩色图像识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用改进YOLOv5 网络的遥感图像目标识别方法被引量：16: 4; 作者林清平张麒麟肖蕾《空军预警学院学报》 2021年第2期117-120,共4页; 针对无人机目标识别中因遥感图像模糊、成像距离远、目标图像占比小等使得目标识别准确度不高问题,提出了一种基于改进YOLOv5网络的方法.该方法通过改进损失函数、改进特征金字塔网络(FPN)结构和增加平衡系数来提高目标识别效果.实验结... 展开更多; 关键词深度学习遥感图像识别目标识别 YOLOv5网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于无人机和深度学习技术的智能湖泊边界监测方法分析: 5; 作者井振《集成电路应用》 2024年第10期426-427,共2页; 阐述基于湖泊边界的智能化监测,设计了一种通过无人机进行遥感图像数据采集和传输,融合卷积神经网络和Transformer的深度学习模型进行边界监测,利用边界细节捕捉模块提升边界监测精度。; 关键词数据采集遥感图像识别深度学习模型边界监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别被引量：6: 1; 作者李世武徐艺孙文财杨众凯郭梦竹杨良坤于晓东王德强; 机构吉林大学交通学院; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期97-102,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51308250) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-09-0422) +3 种基金吉林大学研究生创新基金资助项目(2014054); 文摘模板提取技术的空白使绝大部分高效的模板匹配算法建立在人工提取模板的基础上,人工提取模板的缺陷必将在识别过程中逐级传播,从而降低图像识别的准确度与稳定性,最终影响到基于遥感图像的交通状态辨识效果.文中针对模板匹配图像识别方法中的模板提取问题,提出了一种基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别方法,并利用数学推导论证了自反馈模板提取方法的正确性,以Matlab软件为平台完成了多个路段车辆高分辨率对地遥感图像的识别和交通流的辨识.对多个路段高分辨率图像识别结果的分析验证了文中方法的可行性和有效性.; 关键词遥感图像识别自反馈模板提取交通状态辨识; Keywords remote sensing image recognition self-feedback template extraction traffic state identification; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名遥感图像识别中目标特征点提取方法研究被引量：3: 2; 作者柳强赵宗涛; 机构西北大学第二炮兵工程学院; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2002年第12期31-33,共3页; 文摘文章首先介绍了图像识别的重要性,接下来主要介绍了一种新的基于目标图像边缘点寻找特征点的方法。最后通过对一个具体算例的研究,说明这种方法的正确性和可行性。; 关键词遥感图像识别目标特征点提取方法图像处理边缘提取; Keywords Image Recognition,E dge Detection,Core,Charac-teristic Point; 分类号 TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名YHS变换及其在遥感图像识别中的应用研究被引量：3: 3; 作者杨为民; 机构西南林学院资源学院; 出处《西南林学院学报》 2003年第2期49-52,共4页; 基金云南省省级重点建设专业西南林学院专业资助; 文摘对彩色遥感图像进行判读 ,主要是根据地物在图像上的亮度、对比度、颜色和纹理等特征来识别 .为了将人工识别的经验定量地引入计算机图像识别中来 ,提出了一种基于遥感信息模式分类的YHS变换方法 ,并讨论了变换的物理意义和实际应用结果 .; 关键词 YHS变换遥感图像识别遥感信息模式计算机图像识别彩色图像识别; Keywords coordinate transform image process remote sensing YHS transformation; 分类号 TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用改进YOLOv5 网络的遥感图像目标识别方法被引量：16: 4; 作者林清平张麒麟肖蕾; 机构空军预警学院; 出处《空军预警学院学报》 2021年第2期117-120,共4页; 文摘针对无人机目标识别中因遥感图像模糊、成像距离远、目标图像占比小等使得目标识别准确度不高问题,提出了一种基于改进YOLOv5网络的方法.该方法通过改进损失函数、改进特征金字塔网络(FPN)结构和增加平衡系数来提高目标识别效果.实验结果表明,在相同训练条件下,相比原始YOLOv5网络,改进YOLOv5网络对目标占比小于5%的小目标正确识别率有较为显著的提升,对目标占比仅有1%的小目标正确识别率提升了9%;对各类别图像识别准确率都有所提升,均值平均精度达到了0.767,比原始YOLOv5网络提升了3.2%.; 关键词深度学习遥感图像识别目标识别 YOLOv5网络; Keywords deep learning remote sensing image recognition target recognition YOLOv5 network; 分类号 TN959 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无人机和深度学习技术的智能湖泊边界监测方法分析: 5; 作者井振; 机构南京林业大学信息科学技术学院、人工智能学院; 出处《集成电路应用》 2024年第10期426-427,共2页; 文摘阐述基于湖泊边界的智能化监测,设计了一种通过无人机进行遥感图像数据采集和传输,融合卷积神经网络和Transformer的深度学习模型进行边界监测,利用边界细节捕捉模块提升边界监测精度。; 关键词数据采集遥感图像识别深度学习模型边界监测; Keywords data collection remote sensing image recognition deep learning models boundary monitoring; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别	李世武徐艺孙文财杨众凯郭梦竹杨良坤于晓东王德强	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	遥感图像识别中目标特征点提取方法研究	柳强赵宗涛	《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心	2002	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	YHS变换及其在遥感图像识别中的应用研究	杨为民	《西南林学院学报》	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	采用改进YOLOv5 网络的遥感图像目标识别方法	林清平张麒麟肖蕾	《空军预警学院学报》	2021	16	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于无人机和深度学习技术的智能湖泊边界监测方法分析	井振	《集成电路应用》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料