海面目标视觉识别与跟踪方法 厦门大学出版社 阿里云 kindle 下载 pdf chm 百度云 azw3 umd

本书针对海面目标视觉识别与跟踪方法进行研究，构建基于卷积神经网络和循环神经网络的自适应深度学习模型，用于解决海面图像去雨与除雾、重叠目标检测、小目标检测、船舶多视角识别以及复杂海况下的目标跟踪和轨迹预测等研究热点和难点。本书给出海面目标视觉识别与跟踪难点问题的解决方法并建立相应的模型，最后通过仿真实验验证了方法的有效性和模型的性能，彰显其研究成果在理论和实践上都具有参考和借鉴的价值。本书适合从事图像处理、目标识别与目标跟踪、智能信息处理、船舶工程等研究领域的科研人员以及研究生学习参考。

第1章基于残差块网络的图像去雨算法

1.1引言

1.2雨天图像数据集

1.2.1室外雨天图像数据集

1.2.2雨天海面模拟数据集

1.3基于卷积神经网络的图像去雨方法

1.3.1基于残差网络的去雨模型设计

1.3.2残差网络模块

1.3.3损失函数

1.4实验结果分析

1.5结论

参考文献

第2章基于多尺度融合的图像去雾算法

2.1引言

2.2海面雾天图像数据集模拟

2.2.1海面图像数据集

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书籍介绍

本书针对海面目标视觉识别与跟踪方法进行研究，构建基于卷积神经网络和循环神经网络的自适应深度学习模型，用于解决海面图像去雨与除雾、重叠目标检测、小目标检测、船舶多视角识别以及复杂海况下的目标跟踪和轨迹预测等研究热点和难点。本书给出海面目标视觉识别与跟踪难点问题的解决方法并建立相应的模型，最后通过仿真实验验证了方法的有效性和模型的性能，彰显其研究成果在理论和实践上都具有参考和借鉴的价值。本书适合从事图像处理、目标识别与目标跟踪、智能信息处理、船舶工程等研究领域的科研人员以及研究生学习参考。