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J-GLOBAL ID：201602279347729940   整理番号：16A1207941

船は高分解能リモートセンシングのための自動検出法を標的とする【Powered by NICT】

A ship target automatic detection method for high-resolution remote sensing

著者 (5件)： Shuai Tong (The 54th Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Shijiazhuang 050081, China) ,  Sun Kang (The 54th Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Shijiazhuang 050081, China) ,  Wu Xiangnan (Space Star Technology Co., Ltd, Beijing 100086, China) ,  Zhang Xia (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Shi Benhui (The 54th Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Shijiazhuang 050081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 1258-1261  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシングの空間分解能の増加により,低解像度画像のための船舶検出法は長いは適していない。本研究では,高分解能リモートセンシングのための船舶ターゲット自動検出法を提案し,これは主に大津二成分分割,形態学的操作,目標特徴の計算と標的判断の段階を含んでいる。結果は,海洋船舶のほとんど全てが検出できることを示し,全検出率はそれぞれ実験Google EarthデータとIGF-1データと94%と91%であった。本研究で提案した船舶ターゲット自動検出法が海洋船舶ターゲットを検出するよりもむしろドックに沿った固定に適している。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ドック ,  *検出法 ,  *船舶 ,  空間分解能 ,  モルフォロジー ,  *高分解能 ,  IGF1 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： グーグルアース ,  検出率 ,  海上船舶 ,  低解像度画像 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 船 ,  高分解能 ,  リモートセンシング ,  自動検出 ,  標的