海面红外目标检测——局部峰值法

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#海上目标 #红外检测 #小目标或弱小目标 #搜救检测 #局部峰值

适用于海面小目标的检测
方法综述：
1.先用平均灰度矫正的方法来提高目标的对比度以及可提升红外图片质量
2.抠出局部的区域，提高目标检测效率以及检测率
3.对局部的图像进行八通域的峰值点检测
4.根据峰值点的高度进行筛选从而去除一些伪目标
5.根据对比度分析进一步的去除一些伪目标
6.得到最终的检测结果

基于CFAR算法的海面SAR图像目标检测及Matlab实现
BUG？不存在的！
08-08 787
CFAR算法的核心思想是采用一个相对窄的移动窗口扫描回波信号，对每个窗口内的数据进行处理，使得窗口内信号统计特性的变化远远小于目标信号与背景噪声的差异。CFAR算法的优越性在目标检测领域中得到了广泛的应用，同时还可以通过采用多种优化方法来提高算法的检测性能。CFAR算法在海面SAR目标检测中有一些不足之处，比如在信噪比较低或目标尺寸较小时，检测率下降甚至无法检测到目标。2.1 窗口设置：设置需要检测目标的窗口大小，在海面SAR目标检测中，常用的窗口大小为3x3或5x5。二、海面SAR图像目标检测过程。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的水下图像增强及目标检测算法研究与应用（下）
qq_36130719的博客
05-01 976
从表中可以看出，在URPC数据集上，本文算法⑽在URPC数据集上获得了最优的UIQM和NIQE得分，这表明，本文算法得到的增强图像在量化上的。本文基于MWCNN提出了改进型的水下图像增强模型，和S，其中C和W分别表示其输入的通道数和宽度（长宽一致），C1用于控制输出 的通道数，S用于控制输出的尺寸，BTNK1是一个可以改变输入的特征的通道数和。中1个分支进行2次全连接操作，作为全连接头，随后利用全连接头进行回归分类，另1个分支先进行两次卷积操作在进行全连接操作，作为卷积头，随后利用卷积头对。
海面红外目标检测——方法综述
weixin_40598742的博客
08-27 2640
针对于现有研究，总结出以下的内容和当今最为流行的海面目标检测方法。 第一类：在空间域上处理 第二类：在频域上处理 针对于第一类，现在比较流行的有三种方法 1.形态学滤波 主要是基于灰度特性来进而去除背景杂波从而进行对目标检测。最为典型的就是利用 top-hat transformation （src-open（src））来剔除背景和增强目标。因为这种形态学操作是在空间上直接进行卷积操作，...
matlab求图像的局部峰值点集
weixin_30463341的博客
05-24 1651
经过辛苦寻找，目前发现三种方法来做（其中alpha控制强度）： 方法一： I = imread('lena-gray.bmp'); %BW = nlfilter(I, [3 3], @(x) all(x(5) > x([1:4 6:9])+ alpha ) ); %方法1 imshow(BW); This"find strict max"function would...
毕业设计-基于深度学习的海面目标检测算法系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习
毕设帮助,疑难解答,欢迎打扰!
01-12 1685
毕业设计 -基于深度学习的海面目标检测算法系统的计算机毕业设计。海洋环境中的目标检测一直是海洋资源开发、海上安全等领域的重要任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实现了对海面目标的高效、准确检测。通过训练深度学习模型，将海洋图像输入系统，实现对船舶、浮标和海洋等目标的实时检测和识别。本毕业设计为海面目标检测算法系统的研究和开发提供了一种新的解决方案，具有广泛的应用前景和实际价值。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。
文献阅读-基于深度卷积神经网络的海面小目标多帧检测
qq_43686057的博客
09-14 1171
每个 RD 频谱被分割成块和单元的多个多尺度检测单元，然后通过基于块的大规模初步检测和单元，使用多尺度帧内检测网络 (IADN) 将这些单元分类为目标存在或目标不存在- 基于小规模精细检测。对概率值大于阈值的数据块进行更精细化的操作，分为4*4的数据块，经过网络后输出为小块的存在目标的概率，以实现目标检测。低 SCR 下，强杂波或噪声的积分可能会超过真实运动目标的积分度量函数，从而导致检测性能下降。使用目标和海杂波之间的特征差异和帧间相关性来实现帧内和帧间检测。基于深度卷积神经网络的海面小目标多帧检测。
ISPRS2020/遥感云检测：Transferring deep learning models for cloud detection between Landsat-8 and Proba-V
ssshyeong的博客
07-04 1100
考虑到获取信号的物理性质，我们提出了一种简单的迁移学习方法，使用Landsat-8和Proba-V传感器，它们的图像具有不同但相似的空间和光谱特征，利用一颗卫星的手动标记数据集来训练深度学习模型，用于云检测，可以应用(或转移)到其他卫星。......
计算机网络笔记
mhgjddev的博客
09-23 5306
IPv4映射地址（IPv4-Mapped）这种地址仅支持IPv4主机
定量遥感课程整理
热门推荐
josslyn的博客
05-24 3万+
定量遥感整理：绪论1. 定量遥感的定义及双重含义定量遥感或称遥感量化研究，主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和 方法研究，区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法。它有两重含义：A. 遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量和准确的空间位置；B. 从这些定量的遥感信息中，通过实验的或物 理的模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量的反演或推算某些地学或生物学信息2. ...
[更新中]文献索引
LeoGIS1987的博客
12-03 9651
2010 2010-01 [1]多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法.pdf [6]模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究.pdf [9]GPS_GLONASS组合精密单点定位研究.pdf [13]基于星间距离变化的动态双向时间同步算法.pdf [17]QZSS对GPS区域性能增强分析.pdf [21]GPS模糊度降相关LLL算法的一种改进.pdf [25]2008年汶川地震前的形变异常及机理解...
03-幅值(峰峰值)成像_光声峰峰值成像_matlab_
09-30
matlab，用于光声成像算法，峰峰值成像
基于YOLOv8/YOLOv9/YOLOv10的水面目标检测识别系统
最新发布
AI算法爱好者角落
08-17 2911
可用于实际场景中水面目标物检测，分为14个检测类别：["bridge", "ship", "boat", "ball", "rubbish", "rock", "buoy", "platform", "habor", "mast", "tree", "animal", "grass", "person"]支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;支持图片或者视频的检测结果保存；
一种基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法
带你成为别人眼中的大佬！
05-20 172
然后，我们根据指定的窗口大小，计算窗口内局部峰值速率的方差，作为该窗口的特征值。随着科技的不断发展，采集到的数据日益庞大。本文提出了一种基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法，利用局部峰值速率的差异性实现信号变化点的准确检测。本文提出的基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法具有高准确度和较低的计算复杂度，适用于各种不同类型的信号变化检测任务。%% 局部峰值速率计算。
【图像检测】基于序统计量类OS-CFAR检测器实现海面SAR图像目标检测附Matlab代码
qq_59747472的博客
05-06 692
合成孔径雷达(SAR)图像以其全天候、全天时、高分辨率等特点，在海洋目标检测领域发挥着重要作用。然而，海面SAR图像目标检测面临着复杂的海杂波和有限训练数据的挑战。本文提出了一种基于序统计量类OS-CFAR检测器实现海面SAR图像目标检测的方法。该方法利用序统计量对海杂波进行建模，并结合OS-CFAR算法进行目标检测。实验结果表明，该方法能够有效地抑制海杂波，提高目标检测精度。
求局部峰值
上善若水
02-12 2465
在序列中如果一个数比其左右两边都要大，那么称之为局部峰值，一个序列中可能有一个或者多个局部峰值，找出其中一个。比较简单的办法是从0开始迭代，这样的时间复杂度是O(n)O(n)，我们知道二分查找的复杂度是O(logn)O(logn)，因此考虑用二分的思路来做。class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& nums) {
基于短时条件局部峰值率特征的信号变化检测方法（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
05-27 224
将该方法与基于短时能量、短时过零率和短时峰度的三种经典检测方法进行了性能比较，结果表明了该方法的优越性。Matlab®实现的可访问性允许实验的可重复性，并促进该方法的实际应用。本文使用逐帧方法和名为“条件局部峰值速率”（CLPR） 的新颖信号特征实现了一种新的基于时域的信号变化检测方法——本地信号峰值的速率高于其邻居的某个预定义阈值水平。这些例子表明，在大多数情况下，CLPR优于经典的变化检测方法——短时间能量、短时间过零率和短时间峰度。关键词:时域，信号，数据，变化，事件，异常，检测。
AI助力生产制造质检，基于轻量级YOLOv5s融合CBAM注意力机制开发构建工业生产制造场景下的瓷砖瑕疵检测识别分析系统
Together_CZ的博客
03-21 1383
AI助力生产制造质检，基于轻量级YOLOv5s融合CBAM注意力机制开发构建工业生产制造场景下的瓷砖瑕疵检测识别分析系统
一种利用短时条件局部峰值速率特征进行信号变化检测的方法附matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-09 283
目前的代码是一个 Matlab 函数，它使用逐帧方法和一个名为“条件局部峰值速率”（CLPR）的新信号特征实现了一种新的基于时域的信号变化检测方法 - 局部信号的速率通过某个预定义的阈值水平高于其邻居的峰值。所提出特征的基本单位是“每个样本的局部峰”（lpps）。为了阐明函数的用法，给出了几个真实世界的例子。它们表明 CLPR 可以作为数据中各种异常或事件的良好检测程序。这些例子表明，在大多数情况下，CLPR 优于经典的变化检测方法——短时能量、短时过零率和短时峰度。
面向海面目标检测的陆海分离和海面区分算法研究
张帅影&RS&DeepLearning
10-14 1047
摘要 自适应检测技术可以有效提升岸对海警戒雷达海面目标探测性能，但海岛和陆地会导致成片或离散强杂波点，污染协方差矩阵估计的样本，海杂波的复杂性使得整片海杂波难以采用单一模型描述。为解决海面目标自适应检测时面临的非均匀样本参与协方差矩阵估计时杂波抑制性能严重下降问题和海杂波建模准确性不高的问题，文章提出一种面向海面目标检测的陆海分离和海面区分算法。首先，根据陆地回波序列的相位之间具有强相关性，而海杂波序列为随机值这一特性，区分陆地杂波和海杂波；然后，根据擦地角对海杂波进行区分，拟合出每个分区的最有分布后，选择
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