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近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献
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领头项相干态及其非经典性 总被引:10,自引:3,他引:7
为了从相干态的内部数态结构上去研究量子光场的性质,继截头相干态后,我们又引入一类量子光场态--领头项相干态│a,m〉,它们由Glauber相干态的数态展开式中止数态│m〉的前m+1个数态项构成。通过对这些量子态性质的研究,清楚地显示出相干态的各有关性质是怎样作为领头项相干态相应性质的极限而出现的,以及领头项相干态的非经典性是如何随着项数的增多而逐渐丧失的,这就给我们探索经典态与非经典态的转换条件提 相似文献
9.
量子力学的一些几何效应 总被引:1,自引:0,他引:1
自从预言和证实AB效应以来,人们陆续发现在物理系统中其他的几何效应。本文评述其中的Aharonov-Carmi效应及Aharonov-Casher效应。论述传统的定域描述是不充分的,对自然界物理作用的完整描述应是定域描述和整体描述。 相似文献
10.