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传统显著区域提取红外舰船目标检测算法进行图像处理时虚警率高,而深度学习的红外舰船目标检测方法速度慢。针对这些问题,提出了一种将传统的目标提取与深度学习中分类的思想相结合的红外舰船目标检测算法。首先通过高帽变换(TOP-HAT)和 低帽变换(Bottom-HAT)对图像进行处理,然后通过阈值分割方法和归并算法对图像进行候选区域的提取,再运用深度学习中分类的思想完成对目标船舰的检测。通过测试数据集进行实验并对比分析,结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.69%,较之于传统显著区域提取算法精确度提升了8.09%,较之于Faster-R-CNN算法每百张检测时间缩短了2 s。 相似文献
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随着电子技术的不断发展,可编程片上系统(SOPC)逐渐成为系统开发重要的方向。介绍了先进的SOPC平台VIRTEX-4的基本结构和特点,以及基本开发流程,并根据红外相机控制的实际需求,采用1553B总线与上位机实现指令和数据通信。在内嵌的PowerPC硬核中解析指令,FPGA中的控制功能单元根据指令对相机输出控制时序,完成控制功能,并以低电压差分信号(LVDS)方式采集和传输相机图像数据。相对传统的方案基于SOPC的控制模块具有高性能,低功耗,高集成性和灵活性的特点。 相似文献
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