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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式,卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心,由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而,随着遥感图像分辨率的不断提高,需要下传的数据量增大,导致星地数据传输的时间大大增加,最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题,提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证,结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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《湖北大学成人教育学院学报》2019,(3):29-36
学习型城市的概念由来已久,在此基础上发展而来的可持续学习型城市在三届国际学习型城市大会的推动与各国城市的努力下也逐渐为人所认可与接受。新的时代背景下,其基本要义应是不仅坚定秉持全球发展与全民参与的终身学习理念,还要在此基础上获得城市经济、社会和环境的可持续发展并达成其建设过程本身的可持续性。当前,结合全球多座城市的推进历程与发展经验,可将其建设路径归纳为立足城市发展、着眼顶层设计,激发学习热情、推动全民参与,搭建合作网络、实现发展融合以及坚持质量评估、保证持续发展四个方面。 相似文献
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随着GNSS-R技术在海洋遥感领域的发展,已经积累了海量的GNSS-R数据。针对基于时延-多普勒相关功率图(DDM)实测波形与经验模型反演风速复杂性高、计算量大和精度低的问题,采用两种神经网络方法,基于NASA CYGNSS的DDM数据,分析了DDM与海洋表面风速的关系,首先引入卷积神经网络建立风速等级分类模型对海洋表面风速进行分类反演,但效果不理想。为获取精度更高的反演风速,对DDM进行特征提取,改用BP神经网络完成了风速反演。反演风速与实际风速的皮尔逊相关系数为0.958、均方根误差为1.86 m/s、平均相对误差为2.66%,证明了基于DDM使用神经网络反演风速的可行性和有效性。 相似文献