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J-GLOBAL ID：201402235438343783   整理番号：13A1724786

光学リモートセンシング画像に基づく海上船舶と井戸プラットフォームの検出

Detection of offshore ship and well platform based on optical remote sensing images

著者 (2件)： Meng Ruolin (Key Lab. of Coastal Zone Environmental Processes, Yantai Inst. of Coastal Zone Res., Chinese Acad. of Sciences; ...) ,  Xing Qianguo (Key Lab. of Coastal Zone Environmental Processes, Yantai Inst. of Coastal Zone Res., Chinese Acad. of Sciences; ...)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 33  号： 3  ページ： 708-711  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 以下の状態を改善する:海上船舶と井戸プラットフォーム検出の戦略において,海洋区域のほとんどのマスクが非実時間汀線データベースを使用する。ターゲット探索アルゴリズムは大規模画像における探索ターゲットの性能が不足している。光学リモートセンシング画像に基づく船舶と井戸プラットフォーム検出の戦略を提案する。戦略は,モルフォロジー演算を用いた海洋区域のマスクの構築,ターゲットの存在性の決定アルゴリズムの判断,スライディングウィンドウ(SW)における反復最適閾値セグメンテーション(TS)に基づくターゲット位置の抽出を含んでいた。決定アルゴリズムにおけるパラメータとスライディングウィンドウのサイズを分析して,対応する結果は人工視覚判断のもので交差検証した。実験結果は,ターゲット抽出の相対精度は適切なパラメータ集合で0.954に達するが,ターゲット抽出の絶対精度が0.981に達すると実証した。この戦略は実用的価値を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *画像 ,  計算機システム ,  船舶 ,  演算 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  パラメータ ,  視覚 ,  生体代行装置
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  プラットフォーム【計算機】 ,  モルフォロジー演算 ,  *リモートセンシング画像 ,  海上船舶 ,  人工視覚 ,  探索アルゴリズム

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 光学 ,  リモートセンシング画像 ,  海上船舶 ,  井戸 ,  プラットフォーム