30、图像与舆情处理技术解析

图像与舆情处理技术解析

1. ISAR图像自动标注系统

1.1 系统总体设计

为确保识别的快速性、准确性和实时性，设计了ISAR图像自动标注系统。该系统整体框架涵盖多个方面。
- 功能模块设计 ：根据需求分析，系统分为四个功能模块，具体如下：
| 功能模块 | 描述 |
| — | — |
| 图像评估 | 进行数据选择和预处理，形成训练数据集。需过滤大量ISAR图像，去除质量差、结构不清晰的图像数据，并进行图像增强，强化目标部分，抑制背景噪声。 |
| 特征提取模块 | 是后续工作的基础，采用卷积神经网络在区域分割后选择特征并计算特征参数，图像区域特征提取的准确性直接影响文本标注结果。 |
| 关联标注模块 | 依据不同区域的特征选择标注模型，形成相应的文本描述。 |
| ISAR图像特征库 | 根据前两个模型的区域分割结果，提取区域特征值，得到ISAR图像特征库，提取的特征包括面板尺寸、轮廓、组件、基本结构等。 |

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(系统输入: ISAR图像):::process --> B(图像评估):::process
    B --> C(特征提取模块):::process
    C --> D(关联标注模块):::process
    D --> E(ISAR图像特征库):::process
    E --> F(