作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对海战场图像信息的目标检测与识别问题,论文提出一种基于 D‐S(Dempster‐Shafer)的海上舰船图像目标多特征信息融合识别方法。该方法包括三个主要内容:1)建立以舰船目标的几何特征为证据源的 D‐S 融合识别模型,这些特征计算简单,容易获取,且在舰船目标识别时具有良好的区分性;2)针对不同舰船特征,获取每个特征的基本信度赋值;3)根据舰船目标识别模型的特点,分析不同的比例冲突分配规则对舰船目标识别的鲁棒性,采用适于舰船目标识别的比例冲突分配规则。实验结果表明在舰船目标的识别中,该方法具有较高的识别精度。
推荐文章
针对潜望镜的舰船目标识别算法的研究
自动目标识别
舰船
Zernike矩不变量
上层建筑
形态图
基于多物理场的舰船目标识别方法
舰船物理场
小波分解
特征融合
SVM
基于 MVDR 参数谱在舰船目标识别中的应用
最小方差无失真响应
MVDR 参数谱
线性预测
BP 神经网络
基于改进RA-CNN的舰船光电目标识别方法
舰船识别
细粒度图像分类
循环注意卷积神经网络(RA-CNN)
尺度依赖池化(SDP)
交叉训练
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于图像处理的舰船目标识别研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 舰船识别 信息融合 D-S 理论
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 信息融合
研究方向 页码范围 1207-1211
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4419字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn1672-9722.2015.07.011
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (28)
共引文献  (30)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (0)
1987(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2009(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
舰船识别
信息融合
D-S 理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导