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公开(公告)号：CN109325407B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810919904.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于F‑SSD网络滤波的光学遥感视频目标检测方法，旨在提高对光学遥感视频的目标检测准确率。实现步骤为：获取训练样本集和验证样本集；构建网络模型F‑SSD，对构建的网络模型进行训练；按一定的间隔帧数取待检测视频的若干帧用训练好的网络模型进行检测，得到这些间隔帧上检测到的目标；依次取这些间隔帧上检测到的目标为跟踪对象，用相关滤波算法进行跟踪；获得光学遥感视频的目标检测结果；本发明方法实现了光学遥感视频的目标检测，提高了目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109325407A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810919904.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/00718 , G06K9/6201 , G06K9/6256 , G06K9/629 , G06K2209/21
Abstract: 本发明提出了一种基于F-SSD网络滤波的光学遥感视频目标检测方法，旨在提高对光学遥感视频的目标检测准确率。实现步骤为：获取训练样本集和验证样本集；构建网络模型F-SSD，对构建的网络模型进行训练；按一定的间隔帧数取待检测视频的若干帧用训练好的网络模型进行检测，得到这些间隔帧上检测到的目标；依次取这些间隔帧上检测到的目标为跟踪对象，用相关滤波算法进行跟踪；获得光学遥感视频的目标检测结果；本发明方法实现了光学遥感视频的目标检测，提高了目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109242884B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810919925.4
申请日：2018-08-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于JCFNet网络的遥感视频目标追踪方法，用于解决现有遥感视频目标跟踪方法存在的被遮挡目标无法跟踪、存在偏角现象的遥感视频无法跟踪、必须人为给定目标的准确初始位置和复杂场景下小目标的跟踪效果不理想等不足导致的跟踪精度较低和鲁棒性较弱的技术问题，包括如下步骤：获取训练所需的数据集；构建多尺度融合扩张卷积模块；获取尺度融合残差子网络、多尺度融合子网络和尺度融合相关滤波子网络并进行训练；构建跟踪修正模块和遮挡修正模块；获取JCFNet网络；获取目标跟踪结果。本发明提出的JCFNet网络相比于现有方法明显地提高了跟踪精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109242884A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810919925.4
申请日：2018-08-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T7/248 , G06K9/0063 , G06K9/6288 , G06K2209/21 , G06T2207/10016 , G06T2207/10032 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于JCFNet网络的遥感视频目标追踪方法，用于解决现有遥感视频目标跟踪方法存在的被遮挡目标无法跟踪、存在偏角现象的遥感视频无法跟踪、必须人为给定目标的准确初始位置和复杂场景下小目标的跟踪效果不理想等不足导致的跟踪精度较低和鲁棒性较弱的技术问题，包括如下步骤：获取训练所需的数据集；构建多尺度融合扩张卷积模块；获取尺度融合残差子网络、多尺度融合子网络和尺度融合相关滤波子网络并进行训练；构建跟踪修正模块和遮挡修正模块；获取JCFNet网络；获取目标跟踪结果。本发明提出的JCFNet网络相比于现有方法明显地提高了跟踪精度和鲁棒性。
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