基于深度学习的SAR船舶目标检测技术研究.pdf

基于深度学习的SAR目标开集识别技术研究.docx 基于深度学习的SAR目标开集识别技术研究 一、引言随着深度学习技术的发展和遥感成像的日益丰富，合成孔径雷达（SAR）技术在军事和民用领域的应用越来越广泛。SAR目标识别技术作为SAR图像处理的核心技术之一，对于实现自动化、智能化处理具有重要意义。然而，传统的SAR目标识别技术往往局限于封闭的类别集，对于开集识别问题，即未知类别的识别问题，仍存在诸多挑战。因此，本文旨在研究基于深度学习的SAR目标开集识别技术，提高对未知类别的识别能力和准确性。二、深度学习与SAR目标识别 深度学习是一种通过模拟人脑神经网络结构和功能进行信息处理的方法，其强大的特征提取和表示学习能力在图像处理领域取得了显著的

2025-04-10 约5.1千字 10页立即下载

基于深度学习的轻量化SAR舰船目标检测算法研究.docx 基于深度学习的轻量化SAR舰船目标检测算法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为遥感技术的关键部分，已被广泛应用于舰船目标检测等众多领域。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的SAR舰船目标检测算法越来越受到关注。然而，由于SAR图像的复杂性和数据量的限制，传统的深度学习算法在处理SAR图像时往往存在计算量大、模型复杂度高的问题。因此，研究轻量化的SAR舰船目标检测算法具有重要的现实意义和应用价值。二、研究背景及意义随着海洋经济的快速发展，海上交通安全问题日益突出，舰船目标的检测成为了重要的研究方向。SAR技术因其全天候、全天时的特点，在舰船目标检测中具有独特的优势。然而，传统

2025-01-28 约4.62千字 9页立即下载

2025-06-12 约2.35万字 39页立即下载

基于深度学习的水面船舶目标检测研究.pdf 基于深度学习的水面目标检测研究 摘要水面无人艇（USV）作为一种无人操作的海洋装备，相比于传统舰船，它的体积更小、机动性能更强并且能极大的减少实战中战斗人员的伤亡，在军事和民用两个方面都有着很大的应用前景，世界各国也在逐渐开发无人艇的应用领域。在目标检测领域，使用传统检测技术的无人艇存在许多缺陷，例如目标识别效率低、检测速度较慢、漏检误检率较高等。随着计算机硬件技术的不断更新，目标检测领域提出了一种基于深度学习 的检测技术，它克服了传统检测技术检测精度较低的问题，使得实时检测技术成为了可能。目前，国内外对基于深度学习的水面目标检测技术仍处于飞速发展阶段，有很好的应用前景，但是受水

2025-04-26 约10.57万字 78页立即下载

基于深度学习的船舶目标检测与跟踪算法研究.pdf 基于深度学习的船舶目标检测与跟踪算法研究摘要我国具有辽阔的海洋面积和丰富的海洋资源，海洋贸易日益繁荣，往来船只络绎不绝。在海面船只监管与海域安全防卫方面，海面船舶目标检测与跟踪技术发挥了重要的作用。但是针对复杂多样的海面环境，现有的算法仍然存在着船舶目标漏检、错检的情况。本文以海面船舶为研究对象，对YOLOv7检测算法与DeepSort跟踪算法进行学习与研究，并进行改进以实现更佳的检测与跟踪效果。本文的主要工作内容如下：首先，本文根据采集的海面船舶视频图像制作海面船舶数据集。针对海面复杂环境如背景昏暗、远距离目标模糊等问题，采用多种图像增强方法以提高数据集的泛化性和模型的鲁棒

2025-05-15 约10.81万字 74页立即下载

基于深度学习的SAR自动目标识别对抗样本生成技术研究.docx 基于深度学习的SAR自动目标识别对抗样本生成技术研究 一、引言随着深度学习技术的快速发展，合成孔径雷达（SAR）自动目标识别技术在军事、民用等领域得到了广泛应用。然而，深度学习模型的脆弱性使其容易受到对抗样本的攻击，导致SAR自动目标识别的准确率大幅下降。因此，研究基于深度学习的SAR自动目标识别对抗样本生成技术，对于提高模型的鲁棒性和安全性具有重要意义。本文将探讨基于深度学习的SAR自动目标识别对抗样本生成技术的研究现状、方法、实验及结论。二、研究现状与背景 SAR自动目标识别技术是一种利用SAR图像进行目标检测和识别的技术。由于SAR图像具有独特的成像特点，如对地形的复杂性和目标的隐蔽

2025-05-09 约4.93千字 10页立即下载

基于深度学习的SAR舰船检测方法研究.pdf 摘要合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）具有全天时、全天候的工作能力，在气候多变的条件下仍能实现对海舰船监测任务。传统的SAR舰船检测方法依赖人工设计特征，需要针对不同海杂波分布进行建模，检测精度受限。近年来， 基于深度学习的SAR舰船检测方法可自动学习目标特征，检测精度较高，泛化性较强，吸引了许多研究者的关注。然而，现有的基于深度学习的SAR舰船检测方法仍存在一些问题，如：（1）现有基于无锚框的方法因为缺乏先验信息，导致检测精度受限；（2）现有方法常常使用卷积网络进行特征提取，难以建立长距离依赖关系和提取全局信息，导致检测精度受限；（3）现有SA

2025-06-11 约13.97万字 89页立即下载

基于半监督学习的船舶目标检测研究.docx 基于半监督学习的船舶目标检测研究 一、引言随着海洋经济的快速发展和智能化技术的不断进步，海上交通的监控和管理变得尤为重要。其中，船舶目标检测作为海上交通监控的核心技术之一，其准确性和效率直接影响到海上安全、交通管理和海洋资源利用等方面。传统的船舶目标检测方法主要依赖于有监督学习，需要大量的标注数据进行模型训练。然而，由于海上环境的复杂性和多变性的特点，获取大量的标注数据往往是一项耗时且成本高昂的工作。因此，研究一种能够降低对标注数据依赖的船舶目标检测方法具有重要的现实意义。本文提出了一种基于半监督学习的船舶目标检测方法，旨在提高船舶目标检测的准确性和效率，降低对标注数据的依赖。二、半监督学

2025-04-24 约4.19千字 9页立即下载

基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统.docx PAGE 1- 基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统一、引言随着全球对地球观测需求的不断增长，合成孔径雷达（SAR）图像因其全天候、全天时的工作能力，在军事、民用以及科研领域得到了广泛应用。SAR图像目标检测作为图像处理领域的一个重要分支，旨在从SAR图像中自动识别和定位感兴趣的目标。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的SAR图像目标检测方法取得了显著的成果。据相关研究显示，深度学习模型在SAR图像目标检测任务中的准确率已经超过了传统方法，达到了90%以上。例如，在2019年举办的国际SAR图像目标检测竞赛（DSTC）中，采用深度学习技术的参赛队伍在多个数据集上

2025-01-22 约3.68千字 7页立即下载

基于深度学习的高分辨遥感影像船舶目标检测方法.docx 基于深度学习的高分辨遥感影像船舶目标检测方法摘要我国海域辽阔、海洋资源丰富，船舶作为人类开发和利用海洋资源的主要运输载体，对其精准监测与管理在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。船舶作为海上运输载体，其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值随着卫星遥感技术的快速发展，大批高空间分辨率遥感影像数据源涌现，基于统计特征模型的船舶目标检测方法因需要繁琐的人工设计特征表达，且过度依赖于专业知识和数据本身的特征，难以适应如今各种成像条件下的船舶目标。相比于此，在大数据驱动下，深度学习的CN

2025-01-06 约5.1万字 52页立即下载

基于深度学习的海面目标检测与跟踪技术研究 .pdf 基于深度学习的海面目标检测与跟踪技术研究随着人工智能技术的发展，基于深度学习的海面目标检测与跟踪技术的研究也越来越受到关注。海洋是我们的生存环境之一，对海面上船只、飞机、潜艇等目标的监测与跟踪是海上巡逻、救援、军事等领域的重要课题。目前，深度学习在图像处理领域的应用已经成为人们关注的焦点之一，因此，在海面目标检测与跟踪技术 的研究中也得到了广泛的应用。一、深度学习在海面目标检测中的应用 深度学习是人工智能技术中的一个分支，能够根据大规模的数据样本进行模型训练和学习，自动提取特征并进行分类和识别。在海面目标检测中，由于目标的外观和大小都不确定，传统的算法往往难以取得较好的效果，而

2024-11-12 约1.05千字 2页立即下载

2025-04-10 约4.44万字 72页立即下载

基于深度学习的遥感目标检测技术研究.docx 基于深度学习的遥感目标检测技术研究 一、引言遥感技术是现代科技领域中重要的一环，它通过对地球表面进行远距离的观测和感知，为众多领域提供了海量的数据支持。其中，遥感目标检测是遥感技术应用的重要方向之一。传统的遥感目标检测方法主要依赖于人工特征提取和设计，但随着深度学习技术的发展，基于深度学习的遥感目标检测技术逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于深度学习的遥感目标检测技术的研究现状、方法及挑战。二、深度学习在遥感目标检测中的应用 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取和表示能力。在遥感目标检测中，深度学习技术可以自动学习和提取图像中的特征，从而实现对目标的准确检测。目前，基

2025-04-13 约4.47千字 9页立即下载

基于深度学习的智能车辆的动态目标检测技术研究.docx 基于深度学习的智能车辆的动态目标检测技术研究 一、引言随着科技的进步，自动驾驶技术已经逐渐成为现代交通科技发展的重要方向。作为自动驾驶系统中的关键技术之一，动态目标检测技术的重要性不言而喻。近年来，深度学习技术的崛起为智能车辆的动态目标检测提供了新的思路和方法。本文旨在探讨基于深度学习的智能车辆的动态目标检测技术研究，以期为相关研究提供参考。二、动态目标检测技术的背景及意义动态目标检测是自动驾驶系统中的重要环节，主要涉及对车辆、行人、自行车等运动目标的识别与跟踪。其目的是为自动驾驶系统提供实时的环境感知信息，以便系统能够根据周围环境的变化做出相应的决策。动态目标检测的准确性和实时性直接影

2025-05-06 约4.31千字 9页立即下载

基于深度学习的自动驾驶目标检测技术研究.docx 基于深度学习的自动驾驶目标检测技术研究 一、引言自动驾驶技术作为人工智能和现代计算机视觉的重要应用领域，一直是科技领域的研究热点。目标检测作为自动驾驶技术的核心组成部分，对于提高车辆的安全性和行驶效率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的自动驾驶目标检测技术逐渐成为研究的主流方向。本文旨在探讨基于深度学习的自动驾驶目标检测技术的相关研究，为自动驾驶技术的发展提供参考。二、深度学习在自动驾驶目标检测中的应用 深度学习是一种通过模拟人脑神经网络工作方式来处理数据的机器学习方法。在自动驾驶目标检测中，深度学习主要通过卷积神经网络（CNN）实现对图像中目标的识别和定位。通

2025-05-30 约4.25千字 8页立即下载