典型文献
基于SoC的海天背景下红外斑状目标检测技术
文献摘要：
基于红外目标检测的算法在军事和民用领域发挥着重要的作用,然而,在低信噪比条件下,对于飞机、船舶等红外斑状目标的检测存在难度大,误检率、虚警率高等困难.对此,提出了 一种基于机器学习的红外斑状目标的算法,检测像素面积在3×3到100×100的红外目标.算法部分采用了形态学方法对目标进行预提取,并使用HOG特征提取与SVM机器学习分类出真实目标.算法分别在大、中、小三个尺度的目标检测上实现了 94.01％、92.86％和92.19％的检测精度.此外,在SoC平台上实现了该算法,在低资源使用率的基础上,算法具有很高的实时性.
文献关键词：
红外;目标检测;HOG特征提取;机器学习;海天背景
中图分类号：
作者姓名：
江同源;吴学铜;姚守悝;孙建华;李博涵
作者机构：
华中光电技术研究所一武汉光电国家研究中心,湖北武汉430223
文献出处：
引用格式：
[1]江同源;吴学铜;姚守悝;孙建华;李博涵-.基于SoC的海天背景下红外斑状目标检测技术)[J].光学与光电技术,2022(01):89-96
A类：
B类：
SoC,海天背景,红外目标检测,民用领域,低信噪比,误检率,虚警率,基于机器学习,像素,素面,法部,形态学方法,预提,HOG,小三,检测精度,低资源,资源使用率
AB值：
0.416206
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