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基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究
【摘 要】
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光学遥感图像中的目标检测是航空图像分析和卫星图像分析领域中一个基本而具有挑战性的问题,在地图测绘、城市规划和环境保护等军事、工业领域有着广泛的应用需求。近年来,伴随着卫星技术、自动控制技术和传感器技术等遥感技术的快速发展,光学遥感图像数据量井喷,而且呈现出了“三多”(多角度、多平台和多传感器)和“三高”(高光谱分辨率、高时间分辨率和高空间分辨率)的趋势。如何快速有效地从遥感图像中提取人们所需的信息
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
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期刊
轮胎是汽车关键组成之一,其质量优劣性对于驾驶安全意义重大。子午轮胎的工业生产精度要求严格,步骤繁琐,制造过程容易出现不同类型的缺陷,影响轮胎的使用,进而对人们的生命安全造成隐患。因此为了确保行车过程中轮胎的安全使用,需要在其出厂使用之前进行严格的质量检查。本文的主要研究目标是子午线轮胎的X光图像部分缺陷,本文工作如下:(1)轮胎X光图像数据进入网络训练前的预处理。首先,对图像进行窗口划分,降低计算