sar舰船检测论文

随着分辨率的不断提高,传统的SAR图像舰船检测算法已经无法实现对高质量SAR图像进行高精度的舰船检测。越来越多的深度学习算法应用于SAR舰船检测。 图1 SAR图像舰船检测中的定位误

2005年中国台成孔径雷达会议论史集SAR图像舰船检测综述 周伟关键唐小明王捷 (海军航卒工程学院电了信息I:程系 …东烟台 264001 摘要本文在讨论了SAR图像的特

目标检测是合成孔径雷达 (synthetic aperture radar，SAR)图像方面的研究热点，综述SAR 图像目标检测 的几种方法。. 通过对传统方法SAR 图像目标检测和基于

西安理工大学硕士学位论文 学工作者以及政府积极参与到了 SAR 图像中舰船检测算法的研究。 现在,国内外已经有许多较为成熟的 SAR 图像中舰船检测系统。检测效果较好的 几种检

舰船在SAR图像中具有任意方向性和多尺度性。此外，舰船附近有很多杂物。传统的检测算法针对这些情况鲁棒性较差，并且容易在检测区域造成冗余。随着分辨

SAR图像检测论文、代码、数据集推荐 论文项目相关基于多尺度胶囊网络的SAR图像变化检测基于卷积神经网络(CNN)的传统合成孔径雷达图像变化检测方法面临着散斑噪声和变形敏感性的挑战

论文项目相关基于多尺度胶囊网络的SAR图像变化检测基于卷积神经网络（CNN）的传统合成孔径雷达图像变化检测方法面临着散斑噪声和变形敏感性的挑战。

主要研究成果如下: (1)针对现有SAR舰船检测算法运算时间过长以及泛化能力较差的问题, 研究提出一种基于深度神经网络的SAR图像舰船目标检测算法。首先,针对SAR

摘要 论文在 SAR 图像舰船目标检测方法研究中,针对传统 CFAR 不具备多尺度检测能力的问题,提出了基于似物 性判断的改进 CFAR 舰船目标检测方法,通过似物性判断方法获得潜在

基于AIS和SAR的舰船同步检测研究-计算机科学与技术专业论文.docx,研究生优秀毕业论文 大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原刨性声明 大连海事