基于CNN与超像素结合的组合核遥感影像目标检测方法.pdf

基于CNN与Transformer的高分遥感影像场景分类方法研究.pdf 摘要随着遥感技术的不断进步，获取高分辨率的遥感影像也变得越来越容易，进而导致遥感数据呈现出爆炸式增长。高分遥感影像中蕴含着丰富的信息，在土地利用、植被分类、地理空间对象检测等方面有着实际的应用。因此，充分理解和利用海量且复杂的高分遥感影像变得极为重要。遥感影像场景分类作为遥感解译领域的核心角色，一直受到广泛的关注。本文以两大主流分类模型CNN和Transformer为研究对象，主要从以下几个方面对遥感影像场景分类展开研究：（1）设计了一种基于局部和全局特征自适应调整网络(LGFAANet)的高分遥感影像场景分类方法。该方法引入了双分支网络结构，利用CNN和Transformer

2025-03-14 约8.22万字 64页立即下载

基于Faster R-CNN改进的小目标检测方法.docx 基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法 一、引言在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在目标检测领域取得了显著的进步。然而，对于小目标的检测仍然是一个具有挑战性的问题。小目标由于尺寸小、特征不明显，往往在图像中难以被准确检测。因此，本文提出了一种基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法，以提高小目标的检测精度和效率。二、相关工作 FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法，它通过改进区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）的融合，实现了更高的检测速度和准确度。然而，对于小目标的检测，FasterR-CNN仍然存在一些问题

2025-06-07 约4.79千字 9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

遥感影像目标检测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818723 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

2023-06-03 约1.12万字 11页立即下载

结合超分辨率技术的遥感影像小目标检测方法研究.docx 结合超分辨率技术的遥感影像小目标检测方法研究一、引言随着遥感技术的不断发展，遥感影像在军事侦察、环境监测、资源调查等领域的应用越来越广泛。然而，由于遥感影像的拍摄距离远、成像条件复杂等因素，导致影像中存在大量的小目标信息难以被准确检测和识别。因此，结合超分辨率技术的遥感影像小目标检测方法研究显得尤为重要。本文旨在探讨如何利用超分辨率技术提高遥感影像的分辨率，从而提升小目标的检测精度和效率。二、遥感影像超分辨率技术概述超分辨率技术是一种利用信号的统计特性和结构特性，将低分辨率（LR）图像转换成高分辨率（HR）图像的技术。在遥感领域中，利用超分辨率技术可以有效提高遥感影像的分辨率，增强细节

2025-05-23 约4.64千字 9页立即下载

一种遥感影像亚像素快速配准方法.pdf

2017-06-04 约小于1千字 6页立即下载

基于Grid R-CNN模型改进的目标检测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113011415 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202011343605.2 (22)申请日 2020.11.25 (71)申请人齐鲁工业大学地址

2023-06-08 约1.11万字 9页立即下载

基于加权双向特征金字塔的遥感影像旋转目标检测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800955 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110113543.4 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-04 约1.6万字 14页立即下载

基于最优锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882376 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210484475.7 G06V 10/74 (2022.01)

2023-05-18 约1.23万字 12页立即下载

2025-04-09 约4.81万字 73页立即下载

一种基于组合融合策略的遥感影像融合方法.pdf 第 42卷第 12期计算机工程 2016年 l2月 VO1．42 No．12 ComputerEngineering December2016 · 图形图像处理 · 文章编号：1000-3428(2016)12-0241-07 文献标志码：A 中图分类号：TP391

2017-06-05 约2.21万字 7页立即下载

基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究.pdf 摘要近年来，随着高分辨率遥感卫星成像技术的不断进步以及深度学习在常规影像 [1] 目标检测中取得成功，基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测研究备受瞩目。该方法主要用于定位和分类高分辨率遥感影像中的目标。其在军事侦察、精确制导 [1] 等军事领域表现出色，同时在城市规划、灾情预测等民用领域也有广泛应用。然而，与常规自然影像相比，高分辨率遥感影像具有方向不确定、尺度差异大、背景复杂和排列密集等特点，增加了目标检测的难度。为了解决这些挑战，研究人员不断改进算法和模型。他们通过设计适用于高分辨率遥感影像的网络架构、优化训练策略和增加数据样本等手段，来提高目标检测的准确性和鲁棒性。针对高分

2025-03-17 约8.21万字 71页立即下载

基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究.docx 基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究一、引言随着遥感技术的不断发展和普及，高分遥感影像的应用领域越来越广泛，如城市规划、环境监测、军事侦察等。然而，高分遥感影像的目标检测一直是一个具有挑战性的问题。传统的目标检测算法往往无法满足高分遥感影像的精度和速度要求。因此，研究一种基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法具有重要意义。本文将介绍基于改进YOLOv5算法的原理、方法和实验结果，并对其进行深入的分析和讨论。二、文献综述在遥感影像目标检测领域，近年来涌现出了许多算法和模型。其中，基于深度学习的目标检测算法成为了主流。YOLO系列算法作为深度学习目标检测的代表之一，其

2025-03-09 约4.54千字 9页立即下载

基于深度学习高分辨遥感影像目标检测算法研究.docx 基于深度学习高分辨遥感影像目标检测算法研究基于深度学习高分辨率遥感影像目标检测算法研究一、引言随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像在军事、农业、城市规划、资源调查等领域得到了广泛应用。在这些应用中，如何快速准确地从海量遥感影像中检测出目标物体成为了研究的热点问题。传统的目标检测方法往往依赖于人工设计的特征和复杂的预处理流程，而深度学习技术的发展为遥感影像目标检测提供了新的解决方案。本文将研究基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测算法，旨在提高目标检测的准确性和效率。二、深度学习在遥感影像目标检测中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动学习和提取数据中的特征，避免了

2025-04-18 约4.34千字 9页立即下载

基于深度特征和元学习的光学遥感影像目标检测.docx 基于深度特征和元学习的光学遥感影像目标检测 一、引言随着遥感技术的快速发展，光学遥感影像在地理信息获取、环境监测、城市规划等领域的应用越来越广泛。光学遥感影像目标检测作为遥感技术的重要组成部分，其准确性和效率对于后续应用具有重要意义。然而，由于遥感影像的复杂性，包括图像分辨率高、场景多样性、目标多样性等因素，使得传统的目标检测方法在处理遥感影像时存在困难。因此，研究基于深度特征和元学习的光学遥感影像目标检测方法具有重要的现实意义和应用价值。二、深度特征在光学遥感影像目标检测中的应用深度学习技术凭借其强大的特征提取能力，在计算机视觉领域取得了显著的成果。在光学遥感影像目标检测中，深度特征能

2025-05-13 约5.13千字 10页立即下载