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排序方式: 共有7167条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。 相似文献
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基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配 总被引:15,自引:0,他引:15
提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像匹配算法。在这种算法中,首先针对SAR图像低信噪比(SNR)与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上,根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点,采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上,根据遗传算法的固有的并行性,采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明,这种算法鲁棒性好,匹配精度高,计算速度快。 相似文献