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海面目標(biāo)的視覺識別與跟蹤方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787561587195
- 條形碼：9787561587195 ; 978-7-5615-8719-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
海面目標(biāo)的視覺識別與跟蹤方法 內(nèi)容簡介
本書針對海面目標(biāo)視覺識別與跟蹤方法進(jìn)行研究，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型，用于解決海面圖像去雨與除霧、重疊目標(biāo)檢測、小目標(biāo)檢測、船舶多視角識別以及復(fù)雜海況下的目標(biāo)跟蹤和軌跡預(yù)測等研究熱點和難點。本書給出海面目標(biāo)視覺識別與跟蹤難點問題的解決方法并建立相應(yīng)的模型，*后通過仿真實驗驗證了方法的有效性和模型的性能，彰顯其研究成果在理論和實踐上都具有參考和借鑒的價值。
海面目標(biāo)的視覺識別與跟蹤方法 目錄
第1章 基于殘差塊網(wǎng)絡(luò)的圖像去雨算法
1.1 引言
1.2 雨天圖像數(shù)據(jù)集
1.2.1 室外雨天圖像數(shù)據(jù)集
1.2.2 雨天海面模擬數(shù)據(jù)集
1.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去雨方法
1.3.1 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的去雨模型設(shè)計
1.3.2 殘差網(wǎng)絡(luò)模塊
1.3.3 損失函數(shù)
1.4 實驗結(jié)果分析
1.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2章 基于多尺度融合的圖像去霧算法
2.1 引言
2.2 海面霧天圖像數(shù)據(jù)集模擬
2.2.1 海面圖像數(shù)據(jù)集
2.2.2 海面霧天圖像模擬
2.3 基于多尺度融合的圖像去霧算法
2.3.1 多尺度融合網(wǎng)絡(luò)模塊
2.3.2 伽馬矯正
2.4 實驗結(jié)果分析
2.4.1 圖像質(zhì)量評估
2.4.2 海面目標(biāo)檢測實驗
2.5 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 船舶目標(biāo)重疊下馬賽克圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)與檢測方法研究
3.1 引言
3.2 方法論
3.2.1 Yolov4-tiny算法的概述
3.2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
3.2.3 損失函數(shù)
3.2.4 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法
3.3 實驗仿真及測試
3.3.1 數(shù)據(jù)集規(guī)劃
3.3.2 訓(xùn)練與測試結(jié)果
3.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 基于SSD算法的船舶小目標(biāo)識別方法
4.1 引言
4.2 相關(guān)工作
4.3 SSD網(wǎng)絡(luò)模型
4.4 評估指標(biāo)
4.5 實驗數(shù)據(jù)集
4.6 實驗結(jié)果分析
4.7 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于 快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多視角船舶識別
5.1 引言
5.2 方法論
5.2.1 Faster R-CNN模型
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海面目標(biāo)的視覺識別與跟蹤方法 作者簡介
王榮杰，博士，香港理工大學(xué)訪問學(xué)者，現(xiàn)為集美大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院教授、船舶與海洋工程學(xué)科博士生導(dǎo)師，國家自然科學(xué)基金委員會工程與材料科學(xué)部、信息科學(xué)部通訊評議人，中國航海智庫特約研究員。
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