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摘要:
大尺寸遥感图像中小目标和密集目标的检测一直存在着检测准确率低、漏检率高的问题.基于此,以改进的DCL算法处理遥感影像,实现了区块划分,再对各区块的显著性区域进行提取.同时利用深度学习SSD网络,针对密集小目标,进行了目标数量及间距占比研究,并得出定量关系.实验结果显示该方法的检测准确率大大提高,漏检率大大降低,检测时间明显缩短,成功实现了大尺寸遥感影像中的目标自动识别问题.
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文献信息
篇名 一种基于改进的DCL算法与SSD检测网络的遥感影像检测方法
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 图像处理 自动检测 DCL算法 密集目标
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 电子电路设计分析及应用
研究方向 页码范围 722-727
页数 6页 分类号 TP751
字数 2766字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2019.03.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡燕 江西理工大学建筑与测绘学院 5 4 1.0 2.0
3 陈华 江西环境工程职业学院通信学院 23 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
自动检测
DCL算法
密集目标
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
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
出版文献量(篇)
5460
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21
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27643
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