【摘 要】
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目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convoluti
【机 构】
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大连海事大学航运经济与管理学院,重庆市电力公司发展策划部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473053);辽宁省教育厅科技研究资助项目(L2014203);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132018165;3132018169);重庆市电力公司科技资助项目(渝电发展KJ[2015]271)
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目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)算法是一种深度学习算法,用于物体检测和分类时,可以实现高精度实时监测。文章应用Faster R-CNN算法对卫星图像中的船舶进行识别和检测,并与传统尺度不变特征转换(scale-invariant feature tran
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