导读:本文包含了目标信息提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:激光遥感技术,超像素区域,目标检测,信息提取
目标信息提取论文文献综述
李燕,赵志云[1]（2019）在《激光遥感超像素区域目标信息提取方法研究》一文中研究指出针对当前激光遥感超像素区域目标信息提取方法中存在的目标检测能力较差、信息提取精度较低,信息提取过程耗时较长等问题,提出基于显着图与相似性度量的激光遥感超像素区域目标信息提取方法。获取图像超像素区域目标的静态灰度特征与动态特征,分别构建静态与动态显着图,将两个显着图融合得到目标区域时空显着图;对该显着图进行修正,获得更准确的目标区域,将其作为信息提取的训练样本,构造对应的特征向量子集,运用层次化处理方法进行特征层次划分,结合图像二值化算法计算各层次信息隶属度,据此进行各层次信息相似度检测,得到激光遥感超像素区域目标信息提取结果。实验结果表明,所提方法的目标信息提取精度与运行效率明显高于实验对比方法,具有较好的鲁棒性。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年09期）
李想,杨灿坤,周春平,李小娟,张可[2]（2019）在《高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取研究综述》一文中研究指出目标运动信息提取技术是指利用卫星遥感检测地面移动目标并估计其运动参数,在智能交通、军事遥感等方面应用广泛,是遥感图像应用的重要方向之一。高分辨率光学卫星图像中动目标的纹理特征更明显,包含的信息更丰富,是大范围目标运动特征研究的良好数据。首先,总结了光学卫星图像动目标研究进展;然后,将高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取过程分为动目标检测和运动参数估计2部分,并分别进行算法综述;除已有算法外,还介绍了基于序列全色卫星图像的新型动目标检测方法的原理与思路;最后,分析了已有研究在数据源和算法方面的不足,指出目标运动信息提取向自动化、智能化、实时化发展的趋势。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年03期）
李苍柏,李楠,宋相龙[3]（2018）在《基于目标检测的地质异常信息提取——以湖南香花岭地区为例》一文中研究指出卷积神经网络在图像识别领域处于领先地位,在目标检测方面的应用也越来越广泛,其特点是可以提取点与点之间的相关关系。二维地质图中,点与点之间往往存在特定的空间关系,将卷积神经网络技术应用于地质异常信息的提取有其重要性。在讨论卷积神经网络以及基于该技术目标检测算法(YOLO)的基础上,以湖南香花岭地区为例,提取与锡矿成矿相关的构造信息并进行分析,结果该方法能够覆盖原有矿点,有效地定义点与点之间的相关关系,描述点与点之间的空间相关性,可靠地提取与成矿有关的构造线密度信息,在花岗岩体与构造复杂地区圈出地质异常信息。(本文来源于《地质学刊》期刊2018年03期）
唐建华[4]（2018）在《基于多源数据的目标特征库建立与自然资源资产信息提取方法研究》一文中研究指出十八届叁中全会以来,自然资源资产离任审计正在成为一种重要的管理举措,准确、及时地提取自然资源资产信息是自然资源资产离任审计工作顺利开展的重要保障。遥感影像具有覆盖范围广、费用低、现势性强等优势,以遥感影像为数据源提取审计目标信息,可以为自然资源资产离任审计提供有效的技术支撑。针对遥感影像空间分辨率与光谱分辨率存在相互制约的关系,采用单一数据源难以兼顾地物的空间信息与光谱属性,本文尝试以资源叁号(ZY3)影像为基础数据,融合Landsat8与数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,形成对自然资源目标更完整的描述,进而辅助自然资源资产信息的有效提取。采用面向对象分类方法,利用影像对象的光谱、形状与纹理等解译特征提取自然资源资产信息,能充分融合多源数据的优势,且避免了面向像素分类容易产生“椒盐噪声”、解译特征单一等问题,已经成为遥感信息提取的主要方法之一。通过影像分割获得与真实地物接近的影像对象是面向对象分类的基础,分形网络演化算法(Fractal Net Evaluation Approach,FNEA)构建的多尺度影像对象层能较好的反映地物的实际构成情况,但该算法采用单一的分割尺度,难以解决不同地物的最优分割尺度不同的问题;其次,审计人员往往缺乏遥感信息提取的专家知识,而传统信息提取方法需要通过目视判别选择训练样本,对专家解译知识依赖强,使自然资源资产信息提取效率低、自动化程度低;最后,多源数据面临解译特征维度高的挑战,降维是一个可行的解决方案,但特征选择同样需要一定的先验知识。因此,如何减少自然资源资产信息提取中的人工参与程度,解决非遥感专业的审计人员缺乏专家解译知识的问题,实现自然资源资产信息快速、有效的提取,是本文研究的重点。针对上述问题,本文研究了基于多源数据与多种分割方法的最优分割方案选择,基于多源数据的自然资源目标特征库建立,基于高维特征的分类模型构建等关键技术,在此基础之上开展了自然资源资产信息提取实验。本文的主要研究工作如下:(1)结合ZY3、Landsat8与DEM数据,采用分形网络演化算法对不同组合方式的数据进行分割;并通过光谱差异分割(Spectral Difference Segmentation,SDS)解决不同地物最优分割尺度不同的问题,改善了分割效果;基于改进的欧式距离3定量评价以上多种分割方案,获得了基于多源数据与多种分割方法的最优分割方案;(2)综合考虑自然资源审计需求与遥感影像所能反映的土地覆被信息,设计了自然资源分类系统;采用PostGIS数据库管理系统储存、管理对象级审计目标与解译特征,实现了基于多源数据的目标特征库构建;(3)基于目标特征库,利用Boosting技术集成决策树C5.0,实现了基于高维特征构建稳健的分类模型,解决特征选择需要依赖先验知识的问题;(4)利用多时相的多源数据开展了自然资源资产信息提取实验,验证了目标特征库辅助自然资源资产信息提取方法的可行性。研究表明:多源数据与多种分割方法协同,均能提高影像分割质量;基于目标特征库,利用Boosting技术集成决策树C5.0,挖掘的分类规则稳健性强;多时相的自然资源资产信息提取精度较高,目标特征库辅助的自然资源资产信息提取能在一定程度上减少人工参与程度,提高自然资源资产信息提取的效率与半自动化程度。论文的研究成果解决了非遥感专业的审计人员缺乏专家解译知识的问题,对自然资源资产信息准确、半自动化提取具有重要的实用价值,在自然资源资产离任审计中具有较好的应用前景。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-15）
梅毅[5]（2018）在《大数据环境下资源目标信息提取仿真》一文中研究指出大数据环境下资源目标信息的提取,能够有效为后续资源中数据检测和匹配等提供前提基础。传统方法构建目标物体的局部邻域协方差矩阵,计算该矩阵的资源目标特征值,但忽略了计算资源目标特征判别参数,导致目标信息提取精度偏低。提出基于多判别参数混合的大数据环境下资源目标信息提取方法,首先计算大数据环境下的资源目标曲率估计和特征阈值,并对资源目标进行初始化处理和稳定点判定;然后依据判定结果,计算资源目标属性信息联合概率和资源目标特征与每个类别之间的相关性;再计算目标特征的状态分布函数和目标函数;最后计算目标特征判别参数和判别阈值,实现资源目标信息提取。仿真证明,利用上述方法能够实现资源目标特征的准确提取。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年03期）
杜璞,张小艳[6]（2018）在《激光点云运动人体目标识别及运动信息提取》一文中研究指出针对传统的关键点检测方法进行人体运动信息提取和图形重构获得的可测截面少和精度低的问题,提出一种基于激光点云技术的运动人体目标识别及运动信息提取方法。采用多视点云配准方法进行运动人体目标的叁维光学面扫描,获得运动人体目标的体绘制图像,采用高斯滤波法剔除服从正态分布的噪声,获得能准确反映人体运动行为特征的有用数据特征。使用激光点云平滑技术消除人体运动重建曲面的毛刺,保留原始点云的特征信息。通过点云采样技术拟合获得人体运动信息,实现人体运动信息有效提取。仿真结果表明,该方法能有效实现人体运动动作图像重构,重建几何精度较高,对运动信息提取的拟合准确性较好。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年01期）
段建民,任璐,王昶人,刘丹[7]（2017）在《基于四线激光雷达的道路信息提取与目标检测》一文中研究指出为了保障无人驾驶车在行驶过程中的安全性与可靠性,利用四线激光雷达对道路信息进行提取并对车辆前方的目标进行检测。针对传统的基于密度的DBSCAN算法对输入参数敏感、仅适用于单一密度数据集等缺点,提出了一种利用k-最近邻方法改进的DBSCAN算法,使算法参数(Eps,Minpts)可以根据数据集特点进行自适应的选取。并且根据激光雷达扫描到路沿上的数据集特点,提出基于共线点的二次提取算法,将路沿数据集准确的提取出来,并将车辆前方的道路划分为可行驶区域与不可行驶区域;在可行驶区域内,利用改进后的聚类算法检测道路中的障碍物。实车实验表明,本文所提出的算法稳定性强,在道路信息的提取与目标检测方面具有很好的实时性与准确性。(本文来源于《激光杂志》期刊2017年06期）
靳太明[8]（2017）在《基于双目视觉的运动目标深度信息提取方法研究》一文中研究指出基于立体视觉的深度感知技术,工作原理是获得场景中不同位置图像中的映射点所对应的视差关系,结合相机标定参数获得该空间点的深度信息。深度感知技术作为一种智能视觉测量技术,已经成为计算机视觉的研究热点。经过几十年的研究与发展,立体视觉、运动估计、叁维信息测量和叁维表面重建技术,已成功应用于工业界,市面上已有许多成型的产品。本文使用立体视觉的深度信息测量方法,借助廉价的实验设备,实现了运动目标的深度信息提取系统。论文的主要研究工作如下:1、介绍了运动目标信息的获取方法,并整合了一种运动前景分割算法:首先使用混合高斯模型检测出初始运动(前景)目标,然后整合了基于纹理特征与色度特征的阴影检测策略,检测并去除前景中的阴影像素点,得到准确的前景目标,最后结合跟踪算法确定运动目标的完整信息。2、介绍了立体视觉的基本理论,包括相机成像模型及坐标系转换关系、立体视觉的深度信息恢复模型、对极几何原理以及立体匹配中的基本约束关系。研究并实现了双目相机参数标定算法,包括单目相机参数标定(求解相机内参数)、立体相机参数标定(求解相机外参数)和立体图像校正。3、研究了一种基于多特征融合与代价修正的视差计算方法,并研究了基于置信度策略的视差优化方法。计算匹配代价:本文采用两阶段求解策略计算初始代价体:首先组合多种特征计算初始匹配代价,通过加权融合方式计算得到初始代价体;然后使用特征点代价来修正初始代价体,提高计算精度。初始视差计算:基于物体边缘特征和像素灰度特征,使用贪婪算法构建稳定的最小权重生成树结构,进行匹配代价聚合优化以求取像素点初始视差。视差优化:基于最小生成树结构进行置信度聚合与传播来修正错误的视差,得到精确的视差值。4、介绍了多尺度策略与倾斜面优化匹配算法,研究了一种基于平面参数估计与多尺度的立体匹配方法。通过构建视差平面参数模型与初始化,使用多尺度策略计算匹配代价,利用随机搜索算法优化视差模型参数,得到像素点最优视差。5、研究了运动目标深度提取方法,设计了基于双目视觉的运动目标深度信息提取技术系统,包括平行双目采集设备和计算机处理软件两部分。基于MFC设计的UI界面,用户可以方面的运行系统软件,得到运动目标的深度信息。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-05-02）
白敬贤,高天德,夏润鹏[9]（2017）在《基于DEMON谱信息提取算法的目标识别方法研究》一文中研究指出宽带噪声解调(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱中的轴频叶频,对应螺旋桨转速和叶片数等舰船自身相对特征,这些特征可以作为目标识别的依据。综合运用改进的最大公约数算法和余数门限算法提取DEMON谱中的轴频和叶频,解决了传统最大公约数算法提取轴频叶频误差较大的问题。仿真数据与实测数据的实验结果均验证了DEMON谱信息提取算法的有效性。(本文来源于《声学技术》期刊2017年01期）
朱婷婷,李斐,张胜凯,袁乐先[10]（2016）在《基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取》一文中研究指出裸岩分布信息是获取南极冰厚0等值线的重要方法和手段,同时也是极地遥感地面验证的重要数据,因而自动提取南极裸岩信息具有重要的研究意义。采用对岩石和冰川具有较好对比度的RADARSAT-1南极区域合成孔径雷达数据,基于恒虚警率(CFAR)的方法,实现了南极裸岩目标信息的自动化提取。该方法的研究以四种杂波分布模型为前提,从而分析不同分布模型的抗噪性能,并通过卡方检验准则验证了四种方法的有效性;在典型的实验样区上比较不同CFAR方法的裸岩检测性能,最终选定最优参数用于南极洲裸岩信息的自动检测。两组实验结果表明,采用CFAR结合Weibull分布的方法,南极山脉的裸岩提取精度可达80%以上并将错检率控制在8%以下,能够较为精确地提取裸岩信息。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年11期）
目标信息提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目标运动信息提取技术是指利用卫星遥感检测地面移动目标并估计其运动参数,在智能交通、军事遥感等方面应用广泛,是遥感图像应用的重要方向之一。高分辨率光学卫星图像中动目标的纹理特征更明显,包含的信息更丰富,是大范围目标运动特征研究的良好数据。首先,总结了光学卫星图像动目标研究进展;然后,将高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取过程分为动目标检测和运动参数估计2部分,并分别进行算法综述;除已有算法外,还介绍了基于序列全色卫星图像的新型动目标检测方法的原理与思路;最后,分析了已有研究在数据源和算法方面的不足,指出目标运动信息提取向自动化、智能化、实时化发展的趋势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
目标信息提取论文参考文献
[1].李燕,赵志云.激光遥感超像素区域目标信息提取方法研究[J].激光杂志.2019
[2].李想,杨灿坤,周春平,李小娟,张可.高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取研究综述[J].国土资源遥感.2019
[3].李苍柏,李楠,宋相龙.基于目标检测的地质异常信息提取——以湖南香花岭地区为例[J].地质学刊.2018
[4].唐建华.基于多源数据的目标特征库建立与自然资源资产信息提取方法研究[D].西南交通大学.2018
[5].梅毅.大数据环境下资源目标信息提取仿真[J].计算机仿真.2018
[6].杜璞,张小艳.激光点云运动人体目标识别及运动信息提取[J].激光杂志.2018
[7].段建民,任璐,王昶人,刘丹.基于四线激光雷达的道路信息提取与目标检测[J].激光杂志.2017
[8].靳太明.基于双目视觉的运动目标深度信息提取方法研究[D].电子科技大学.2017
[9].白敬贤,高天德,夏润鹏.基于DEMON谱信息提取算法的目标识别方法研究[J].声学技术.2017
[10].朱婷婷,李斐,张胜凯,袁乐先.基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取[J].武汉大学学报(信息科学版).2016