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空间目标探测与识别方法研究的中期报告

本项目旨在研究空间目标探测与识别的方法，采用计算机视觉和机器学习技术，进行图像处理、特征提取、分类识别等研究。本报告为项目的中期报告，主要介绍已经完成的工作和下一步计划。

一、已经完成的工作

1.数据采集

我们采用了卫星图片数据和模拟数据作为研究对象，并通过调研和联系相关机构获取了大量的相关数据。我们对这些数据进行了处理和筛选，确保了数据的可用性和可信度。

2.图像处理

针对采集的数据，我们对图片进行了去噪、增强、变换等预处理，以提高后续处理的准确性和效果。

3.特征提取

我们尝试了多种特征提取方法，包括传统的基于边缘、斑块等特征的方法，也包括深度学习的卷积神经网络方法。我们发现深度学习方法具有更好的性能，能够提取到更有意义的特征。

4.分类识别

我们通过训练分类器对提取的特征进行分类识别。我们使用了多种机器学习算法，包括SVM、KNN、决策树等，比较各个算法的性能并找到最优算法。

二、下一步计划

1.改进特征提取方法

我们计划进一步深入研究深度学习模型，在提取空间目标特征方面取得更好的效果，并探索更多的特征提取方法。

2.改进分类识别方法

我们计划采用更先进的机器学习模型，比如深度学习的图像分类模型，从而提高分类识别的效果和准确性。

3.向多角度探测和识别发展

我们计划重点研究空间目标在多角度下的探测和识别，在更为多样复杂的场景下进行研究，并探索如何通过多模态、多源数据进行融合识别，提高识别的准确性和鲁棒性。

4.提高代码可重复性和可扩展性

我们将继续完善代码，并考虑将代码开源，以便其他研究者和开发者能够使用和扩展。同时，我们将更加注重代码的可重复性和可扩展性，使研究过程更加透明和可持续。