基于改进区域分割遥感图像的航天器目标自动识别方法

• 作者: 严南 姚捃 黄宇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 改进区域 分割遥感图像 航天器 目标识别 自动识别
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 151-154,164
• 页数: 5页
• 分类号: V557
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.10.031

摘要

传统的航天器目标自动识别方法识别精准度差,为了解决这一问题,基于改进区域分割遥感图像研究了一种新的航天器目标自动识别方法,通过人工排查的方式来追踪航天器所提供的位置信息,并建立三角形立体体系,提取出航天器所追踪的目标和航天器之间的位置关系,实现航天器目标检测,分别针对复杂场景和运动场景对目标进行识别,引用击穿识别方法,基于遗传算法以及变换算法,实现了在复杂的自然遥感图像中能够识别多种目标,但是由于残缺和不完整的目标识别性差,因此又在方法中引入了自动学习智能识别算法,解决了在遥感图像中残缺不完整的目标识别效果差的问题;设定对比实验,结果表明,相较于传统方法,基于改进区域分割遥感图像的航天器目标自动识别方法识别准确率提高了15.23％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄宇		17	11	2.0	2.0
2	姚捃		3	7	2.0	2.0
3	严南		12	37	3.0	6.0