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J-GLOBAL ID：202102283249411319   整理番号：21A0403929

光学衛星リモートセンシング画像船舶ターゲット検出のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A survey of ship detection in optical satellite remote sensing images

著者 (3件)： Zhang Caiguang (国防科技大学電子科学学院,長沙410073;国防科技大学電子信息系統復雑電磁環境效応国家重点実験室,長沙410073) ,  Xiong Boli (国防科技大学電子科学学院,長沙410073;国防科技大学電子信息系統復雑電磁環境效応国家重点実験室,長沙410073) ,  Kuang Gangyao (国防科技大学電子科学学院,長沙410073;国防科技大学電子信息系統復雑電磁環境效応国家重点実験室,長沙410073)
資料名： Dianbo Kexue Xuebao  (Dianbo Kexue Xuebao)
巻： 35  号： 5  ページ： 637-647  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2508A  ISSN： 1005-0388  CODEN： DKEXFT  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： リモートセンシング画像における目標検出は,リモートセンシングデータを応用する重要な一環であり,光学リモートセンシング画像における船舶ターゲットの検出は,リモートセンシング画像処理解析の焦点であり,重要な応用価値を持つ。本文の主な目的は、光学リモートセンシング画像における船舶目標検出の各種方法を研究し、現在採用する検出方法について系統的に総括する。灰色情報統計特徴、視覚顕著性、テンプレートマッチングと分類学習に基づく4種類の伝統船舶目標検出方法及び深さ学習方法の船舶目標検出における応用について重点的に紹介し、各種方法のメリットと欠点と適用性を分析し、同時に船舶目標検出の将来発展について展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *船舶 ,  適応性 ,  検出法
準シソーラス用語： 分類学習 ,  テンプレートマッチング ,  ターゲット検出 ,  *リモートセンシング画像 ,  *衛星リモートセンシング ,  リモートセンシングデータ ,  視覚顕著 ,  光学リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 光学 ,  衛星リモートセンシング ,  船舶 ,  ターゲット検出 ,  レビュー