【摘 要】
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本设计采用将长宽比、 面积、 灰度平均值作为目标切片的特征提取方法, 利用BP神经网络、K一近邻分类器实现了TerraSAR数据的舰船目标分类. 基于Qt开发工具在NVIDIA Jetson T
【机 构】
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中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,中国科学院电子学研究所,北方工业大学电子信息工程学院,中国国际工程咨询公司
【基金项目】
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2016年北京市“实培计划”大学生科研项目
论文部分内容阅读
本设计采用将长宽比、 面积、 灰度平均值作为目标切片的特征提取方法, 利用BP神经网络、K一近邻分类器实现了TerraSAR数据的舰船目标分类. 基于Qt开发工具在NVIDIA Jetson TX2嵌入式开发平台上实现了一套针对合成孔径遥感图像的舰船目标快速识别与分类系统, 具备SAR图像动态载入、 目标快速识别与分类、 检测结果实时显示等功能, 准确率高达80%以上.
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