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1.
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
2.
高能重带电粒子能直接穿透靶原子核外电子层,与原子核发生直接碰撞,发生散裂反应,产生一系列具有放射性的剩余产物核.重带电粒子诱发靶材放射性剩余核与辐射防护和人员安全有着密切联系,当前,大部分剩余核产额主要依靠蒙特卡罗粒子输运程序进行模拟计算,其准确程度亟需通过实验测量进行准确评估.本文利用能量为80.5 MeV/u的(12)^C6+粒子对薄铜靶开展了辐照实验与伽玛射线测量,结合伽玛谱学分析方法,得出了辐照产生的18种放射性剩余产物的初始活度和产生截面值,并与PHITS模拟结果进行对比.结果表明,PHITS模拟程序对放射性剩余核种类的估计具有较高可靠性,在其绝对产额方面,与实验测量仍具有较大偏差. 相似文献
3.
4.
5.
施国勇 《宁波大学学报(理工版)》1998,(2)
提出了一个线性双向联想存储器的模型,一组有限个向量对由一线性算子建立起双向联想关系,此线性算于是一个网络的联结权重矩阵。该权矩阵由最小二乘法决定。由权矩阵的解导出一特殊类型的Lyapunov矩阵方程.本文提供了这种Lyapunov矩阵方程的解。 相似文献
6.
7.
8.
利用射影几何方法在小缺陷码中,NMDS码是链条件码;给出k维NμMDS(0μk-2)码满足链条件的一个充要条件与一些易判断的充分条件. 相似文献
9.
一类非线性Schr(o)dinger方程的守恒差分法与Fourier谱方法 总被引:1,自引:0,他引:1
考察了一类带导数项的非线性Schrodinger方程的周期边值问题,提出了一种守恒的差分格式,在空间方向上采用Fourier谱方法,证明了格式的稳定性和收敛性.数值试验得到了与理论分析一致的结果. 相似文献
10.