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海面目标的视觉识别与跟踪方法 版权信息
- ISBN：9787561587195
- 条形码：9787561587195 ; 978-7-5615-8719-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
海面目标的视觉识别与跟踪方法 内容简介
本书针对海面目标视觉识别与跟踪方法进行研究，构建基于卷积神经网络和循环神经网络的自适应深度学习模型，用于解决海面图像去雨与除雾、重叠目标检测、小目标检测、船舶多视角识别以及复杂海况下的目标跟踪和轨迹预测等研究热点和难点。本书给出海面目标视觉识别与跟踪难点问题的解决方法并建立相应的模型，*后通过仿真实验验证了方法的有效性和模型的性能，彰显其研究成果在理论和实践上都具有参考和借鉴的价值。
海面目标的视觉识别与跟踪方法 目录
第1章 基于残差块网络的图像去雨算法
1.1 引言
1.2 雨天图像数据集
1.2.1 室外雨天图像数据集
1.2.2 雨天海面模拟数据集
1.3 基于卷积神经网络的图像去雨方法
1.3.1 基于残差网络的去雨模型设计
1.3.2 残差网络模块
1.3.3 损失函数
1.4 实验结果分析
1.5 结论
参考文献
第2章 基于多尺度融合的图像去雾算法
2.1 引言
2.2 海面雾天图像数据集模拟
2.2.1 海面图像数据集
2.2.2 海面雾天图像模拟
2.3 基于多尺度融合的图像去雾算法
2.3.1 多尺度融合网络模块
2.3.2 伽马矫正
2.4 实验结果分析
2.4.1 图像质量评估
2.4.2 海面目标检测实验
2.5 总结
参考文献
第3章 船舶目标重叠下马赛克图像数据增强与检测方法研究
3.1 引言
3.2 方法论
3.2.1 Yolov4-tiny算法的概述
3.2.2 数据增强方法
3.2.3 损失函数
3.2.4 网络优化方法
3.3 实验仿真及测试
3.3.1 数据集规划
3.3.2 训练与测试结果
3.4 结论
参考文献
第4章 基于SSD算法的船舶小目标识别方法
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 SSD网络模型
4.4 评估指标
4.5 实验数据集
4.6 实验结果分析
4.7 总结
参考文献
第5章 基于 快区域卷积神经网络的多视角船舶识别
5.1 引言
5.2 方法论
5.2.1 Faster R-CNN模型
展开全部
海面目标的视觉识别与跟踪方法 作者简介
王荣杰，博士，香港理工大学访问学者，现为集美大学轮机工程学院教授、船舶与海洋工程学科博士生导师，国家自然科学基金委员会工程与材料科学部、信息科学部通讯评议人，中国航海智库特约研究员。
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