文献

J-GLOBAL ID：201802225741409263   整理番号：18A1079347

変形可能部品モデルに基づくリモートセンシング画像船の検出方法【JST・京大機械翻訳】

Ship Detection in High-resolution Remote Sensing Images Based on Deformable Part Model

著者 (4件)： Zhang Shaoming (同済大学測絵与地理信息学院,上海,200092) ,  Xu Kunyuan (同済大学測絵与地理信息学院,上海,200092) ,  Zhang Peng (中国公路工程咨詢集団有限公司,北京,100097) ,  Wang Jianmei (同済大学測絵与地理信息学院,上海,200092)
資料名： Tongji Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Tongji Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 45  号： 12  ページ： 1887-1892  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3011A  ISSN： 0253-374X  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： 混合変形可能部品モデルに基づく船舶検出法を提案した。勾配方向ヒストグラム(HOG)特性に基づく変形可能部品モデル(DPM)を,船舶の特性を記述するために使用して,HOG特性ピラミッド空間において,スライディングウィンドウ方式を通して,目標を検出した。HOG特徴に基づくDPMは方向不変性を持たないので,船舶の目標特性に従い,モデル訓練段階とターゲット検出段階からそれぞれ改良する。モデルの訓練段階において,テンプレートの数を減らすために,すべての船のサンプルを同じ方向に回転して,パラメータ学習を行った。この方法を用いて、高二号光学リモートセンシング画像上で船の検出を行い、実験により、この方法により船頭を有効に検出できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 角錐 ,  船舶 ,  検出法 ,  ヒストグラム ,  *モデル ,  *画像
準シソーラス用語： 光学リモートセンシング ,  パラメータ学習 ,  ターゲット検出 ,  方向安定性 ,  スライディングウィンドウ ,  *船の検出 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： deformable part model (DPM) ,  mixture of models ,  ship detection ,  high-resolution remote sensing image

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  リモートセンシング画像 ,  検出方法