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J-GLOBAL ID：201702280183564255   整理番号：17A1982762

海面船舶ターゲット検出最適化アルゴリズムのシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

The Simulations of an Optimal Algorithm for Sea Surface Ship Targets Detection

著者 (4件)： Wang Peiyuan (海軍装備研究院博士后科研工作站,北京102249;海軍航空兵学院,遼寧葫芦島125001) ,  Zhou Jianjun (中国人民解放軍91635部隊,北京,102249) ,  Wang Risheng (中国人民解放軍91635部隊,北京,102249) ,  Chen Jie (中国人民解放軍91635部隊,北京,102249)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 7  ページ： 416-421  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 海軍背景の影響を受けている海面船舶のターゲット画像に関して,外部点と誤検出の問題を検出することができて,種々のHarris角点の検出と改良の方法を評価して,協力的多角度最適化戦略の特徴点検出のためのロバストアルゴリズムを構築した。Harirs検出アルゴリズムの計算複雑性が低い利点を利用して,フィルタの改良,適応閾値,近傍点除去,およびサブピクセル位置決めの4つの観点から,最適化方法を選択し,同じ実験条件の下で,最適化方式の性能を比較した。その結果,最適な改良戦略が得られた。非常に悪い方法に基づいて,海空のバックグラウンドを効果的に除去することができて,最後に,マルチ角度における協力的最適化アルゴリズムを与えることができた。シミュレーション結果は,同じ試験条件の下で,提案したアルゴリズムの総合性能が従来の単一角度の改良アルゴリズムより優れていることを示して,効果的にバックグラウンドクラッタを除去することができて,ターゲット画像を検出することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  *海面 ,  *海洋 ,  位置決め ,  画像 ,  最適化手法 ,  計算量 ,  *船舶
準シソーラス用語： サブピクセル ,  検出アルゴリズム ,  特徴点 ,  *最適アルゴリズム ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Feature points detection ,  Filtering ,  Adaptive threshold ,  Neighboring point excluding ,  Sub-pixel positioning ,  Collaborative optimization

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海面 ,  船舶 ,  ターゲット検出 ,  最適化アルゴリズム ,  シミュレーション