SAR图像舰船目标识别综述

零样本图像目标识别train_txt-数据集

目的传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法。针对现有识别算法的不足,提

星载合成孔径雷达(SAR)对地遥感成像具有全天候、全天时工作的优势,然而SAR图像的处理比光学图像复杂,降低了SAR图像应用的时效性。针对SAR图像的星上数据处理和目标识别问题,设计了基于卷积神经网络

针对多特征决策融合的合成孔径雷达(SAR)的问题,提出基于稀疏表示系数相关性的特征选取方法。采用稀疏表示分类(SRC)分别对各单一特征进行系数矢量的求解并定义两个系数矢量之间的相关性。以此为基础,通过

用C++实现的简单目标识别源代码，特别可以识别红色的目标

检测海上或者内行航道上的红外船舶目标 目标分割采用的是边缘信息 注释清晰 适合初学者

提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行：用增量互相关算法计算出模板图和场景图的增量图像，比较二者增量图像的一致性，计算出选择互相关系数矩阵；结合选择

完整的目标识别代码，需要的可以做设计引用，快来下载吧。

图像目标识别与跟踪技术是当今计算机视觉系统中十分活跃的研究领域之一,在日常生活,工业生产,智能交通,军事国防等很多领域都发挥着非常广泛和重要的作用。

针对现代战争的特点,研究了战场复杂电磁环境的构成,并且着重分析了复杂电磁环境对雷达目标识别有何影响,最后对发展中的新技术用于提高雷达目标识别的能力进行了讨论。