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传统基于单机的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测需要在本地计算机上进行数据下载、处理和分析,这极大受限于本地计算机的性能,只能对少量SAR图像进行检测。本文利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台的海量数据存储和强大运算能力,通过在云端部署SAR卫星数据、模型算法和计算机算力,在GEE平台上进行了大范围海域的海量舰船目标SAR图像处理应用研究,实现了舰船目标检测同时还可以获取舰船目标信息、统计舰船目标数量、批量下载目标检测结果图像等。通过在Sentinel-1 SAR数据上进行相关实验,结果表明本文研究可在线对海量SAR数据进行实时、高效、快速地处理,对海上舰船监视具有较高的实际应用价值。 相似文献
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移动互联网和5G移动通信技术的发展中,以超实时网络传输技术为代表的一批新技术得到了广泛的关注.未来,超实时的业务种类将进一步增长,因此各项工作对超实时网络传输的质量提出了新的要求.例如车联网、物联网、智能电网、远程医疗、移动游戏、紧急事件监控等许多业务,都需要较低的传输时延.文章对5G系统对承载网技术提出的要求、5G承... 相似文献
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半导体工业生产上很重要的一环就是晶圆生产,晶圆在划片一环会经过品质检测,机械手会取走合格的晶圆裸片,通过对取走后晶圆的分析,可以知道合格品的数目,就可以得到晶圆的良品率参数,便于及时调整工艺,对于生产环节来讲有着重要的地位。本文提出了一种基于机器视觉的晶圆裸片计数算法。该算法基于hough找直线算法,利用晶圆切片本身的一些规律,实现自动检测出取走的晶圆裸片数目。与现有的算法相比,本文的方法易于实现,同时实验显示该算法具有良好的计算性能。 相似文献
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以TopSAR和ScanSAR成像模式为代表的宽幅合成孔径雷达(SAR)可以实现更大范围的海洋场景观测。但实现宽测绘带的同时降低了成像分辨率,因此宽幅SAR图像中的舰船目标缺乏清晰的结构特征,给大范围海上舰船目标识别带来了极大的挑战。同时,由于缺乏海上运动航母、两栖舰等大型关键目标的宽幅SAR样本数据,使得海上运动大型关键舰船目标识别更加困难。针对该问题,该文构建了宽幅SAR海上大型运动舰船目标数据集,共包含2291个大型舰船目标样本,类别划分为大型军事舰船,长度为≥250 m的大型民用舰船和长度为150～250 m的大型民用舰船。其构建过程为:首先,通过先验知识辅助获取港口区域大型军事舰船目标样本;其次,利用属性信息对OpenSARShip数据集进行长度筛选获取大型民用舰船目标样本;最后,在样本的距离-多普勒域添加二次相位误差进行运动仿真来模拟海上运动舰船目标的成像结果。此外,该文使用经典识别算法和深度学习方法对构建的数据集与运动仿真处理后的数据进行了识别性能分析,结果表明在低分辨率情况下采用SAR图像复数信息可以在一定程度上提高算法的识别率;并且运动舰船目标的散焦问题对识别准确率具有较大影响。 相似文献
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建设基于大数据分析的全景监视平台,能够对电源监测数据进行集成,进而通过大数据分析处理技术实现对电源状态实时监控以及可能出现故障的提前预警,实现“互联网+电源”的智能化、集约化管控。基于此,分析射频电源的基本监测参数,探究基于大数据分析的射频电源状态全景监视平台的实施方案,以期为相关人员提供参考。 相似文献
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