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搜索资源列表

  1. SAR图像点目标检测新方法

  2. 分析了2L-IHP目标检测算法,提出了一种基于幅度和相位信息的SAR图像目标检测方法,实现了 SAR图像中人工目标的有效检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-19
    • 文件大小：271360
    • 提供者：mrwang37

  1. 数字图像目标检测与识别理论与实践pdf(原著)

  2. 数字图像目标检测与识别理论与实践pdf，Boguslaw Cyganek原版，英文版。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-08
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：zhangquan2015

  1. 图像目标检测再探

  2. 记录了图像目标检测的学习过程，主要是YOLO v3的使用，YOLO论文学习。除此之外，还学习了有关机器学习的概念，VOC标注格式标注等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u012911347

  1. 做SAR图像目标检测的MSTAR数据集（总共2G）

  2. 包含最全2G的MSTAR数据集，不只是单一目标，包含多目标数据集，不仅可以做图像识别，更重要的是可以做目标检测！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：66
    • 提供者：sunzheng0227

  1. 美国陆军Multi-University Rasearch Initiative（MURI）项目报告（关于高光谱目标检测）

  2. 该MURI计划进度报告涵盖了从2007年8月1日到2008年9月30日的15个月。该计划的总体目的是研究由土地目标（自然目标和人为目标）产生的特征所依据的科学。具体而言，目的是了解高光谱和高光谱/极化特征对环境条件变化的依赖性。另一个目标涉及算法开发，并着重于识别新的目标判别式及其对目标检测和传感器融合的效用的评估。 该报告中包含各个合作大学（如马里兰大学和罗切斯特理工学院等）的报告以及PPT，共1800余页，可作为高光谱图像目标检测的参考资料。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：sxrjmx

  1. 一种基于高阶统计量的高光谱图像目标检测算法

  2. 一种基于高阶统计量的高光谱图像目标检测算法，杨硕，史振威，利用高光谱图像进行目标检测，传统的目标检测算法主要使用二阶统计量，例如国际上流行的约束能量最小化(Constrained Energy Minimization，C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38576561

  1. 基于改进高斯混合模型的运动图像目标检测算法_吕苗苗.caj

  2. 本文件主要是关于高斯混合模型的运动目标检测，以及针对高斯混合模型检测方法的不足，提出了改进的方法。需要的可以下载下来看看。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ZHAZHALAJI

  1. 基于局部控制核的彩色图像目标检测方法

  2. 在图像处理问题中，对图像中给定目标进行检测和定位时，为提高目标检测的速度与可靠性，引入一种基于图像局部控制核的目标检测算法。利用参考图像同等大小的窗口遍历目标图像，得到一系列与参考图大小相同的子图，然后计算参考图和目标子图的局部控制核，得到图像特征信息的数据矩阵。为了提高运算速度，对数据矩阵用局部保留投影方法降维。再用相似性判决准则将参考图像与目标图像中子块的特征矩阵进行相似性分析，查找与参考图像最相似矩阵所对应的图像区域即为检测结果。实验结果表明，该算法对目标定位具有较高的可靠性与准确度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：576512
    • 提供者：weixin_38727453

  1. 改进的基于Parzen窗算法的SAR图像目标检测

  2. 传统的Parzen窗检测算法假设目标占整个背景中较小的一部分,将SAR图像中的所有像素用于估计杂波概率密度函数,容易造成检测阈值的增大从而对不太明显的SAR图像舰船目标产生漏检。对此,提出了一种改进的Parzen窗检测算法,该算法通过自适应地设置目标窗口,将潜在的目标从检测图像中剔除,对剔除后的杂波背景采用Parzen窗进行非参数化的杂波模型估计,进而确定检测阈值,完成目标的检测。相比传统的Parzen窗检测算法,提出的SAR图像舰船目标检测算法减少了漏检数量,改善了检测性能。实测SAR图像的检

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：862208
    • 提供者：weixin_38608875

  1. 基于约束稀疏表示的二元假设模型用于高光谱图像目标检测

  2. 基于约束稀疏表示的二元假设模型用于高光谱图像目标检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38614287

  1. Python 10行代码完成AI图像目标检测-附件资源

  2. Python 10行代码完成AI图像目标检测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Python 10行代码完成AI图像目标检测-附件资源

  2. Python 10行代码完成AI图像目标检测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 基于局部控制核的彩色图像目标检测方法

  2. 基于局部控制核的彩色图像目标检测方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：217088
    • 提供者：weixin_38697444

  1. α稳定分布在SAR图像目标检测中的应用探讨

  2. α稳定分布在SAR图像目标检测中的应用探讨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38650629

  1. 背景高斯化的遥感图像目标检测

  2. 在假设单一地表遥感图像灰度起伏符合马尔可夫模型的条件下,得到了理想单一地表灰度起伏符合高斯分布的结果。将这一结果应用于遥感图像的目标检测,提出了一种新的基于背景高斯化的遥感图像目标检测方法。该方法首先将遥感图像进行高斯化处理,将其作为近似理想背景,然后将原图像与高斯化背景做差得到残差图,进而对残差图进行目标检测。由于目标本身的信息远离背景高斯化模型,因此在背景消减的过程中,目标信息得到了很好的保持,比在原图上进行目标检测性能得到了很大的提高。实验结果进一步验证了算法具有很好的检测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 基于混沌粒子群优化投影寻踪的高光谱图像目标检测

  2. 针对高光谱图像的非监督目标检测问题，提出了一种基于混沌粒子群优化（PSO）投影寻踪(PP)的检测方法。混沌PSO可加快PP过程，得到更精确的最佳投影方向。利用自适应波段选择方法进行高光谱图像降维。依据对异常分布敏感的偏度和峰度设计投影指标，并采用混沌PSO搜索最佳投影方向，由此可有效地将目标信息投影至低维空间。采用直方图分割的方法从投影图像中提取出目标。针对大量图像进行了实验及检测效果的定性与定量评价，并与遗传算法PP法、RX方法的检测结果作了比较。结果表明，能够更有效地检测出高光谱图像中的目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38565480

  1. 被动式太赫兹图像目标检测研究

  2. 研究提出一种被动式太赫兹扫描成像的目标检测方法。用0.22 THz被动式扫描成像系统采集原始图像，在滤波去噪后用针孔像分析法获得太赫兹扫描成像系统的点扩展函数，进而用Lucy-Richardson算法重构图像，通过灰度变换和边缘检测增强图像对比度和目标分辨力。实验结果表明，算法能有效改善被动式太赫兹图像质量，提高成像系统探测隐藏可疑物的能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38657102

  1. 基于支持向量数据描述的高光谱图像目标检测

  2. 高光谱图像目标检测具有重要的理论研究价值和应用前景，是遥感信息处理领域中的一个热点课题。当前大部分检测算法需要设置一个合适的判决阈值，这个阈值是由人工设置或利用目标与背景信息进行计算得到的。实际中对背景的先验知识往往很少，这限制了很多算法的应用。针对这一问题，提出了一种新的纯像素目标检测算法——基于支持向量数据描述(SVDD)的高光谱图像目标检测算法，把目标检测问题转化为了单值分类问题。首先训练SVDD分类器，然后对数据进行类内(目标)和类外(背景)的分类，对分类的图像再利用目标的空间特征降低虚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38616120

  1. 基于改进旋转区域生成网络的遥感图像目标检测

  2. 为了实现遥感图像中目标的快速准确检测,解决遥感图像目标带有旋转角度的问题,在卷积神经网络理论的基础上,将旋转区域网络生成融入到Faster R-CNN网络中,提出了一种基于Faster R-CNN改进的遥感图像目标检测方法。相对于主流目标检测方法,本文算法针对遥感图像中的大多数目标都具有方向性不定且相对聚集的特点,在区域候选网络中加入了旋转因子,以便能够生成任意方向的候选区域;同时,在网络的全连接层之前增加一个卷积层,以降低其特征图参数,增强分类器的性能,避免出现过拟合。将本文算法与几种主流目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38692100

  1. 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测

  2. 针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513669
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