作者简介
沈延安,教授,博士,长期从事无人系统工程教学科研工作,完成无人系统研究领域重要项目10多个,获得省部级科技进步二等奖2项,三等奖4项,获得安徽省教学成果一等奖1项、二等奖1项,发表核心期刊论文30余篇
目录
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状综述
1.3研究内容及特色
第2章无人机影像目标特性分析及预处理技术
2.1无人机影像目标特性分析
2.2无人机图像云雾去除技术
2.3基于DeblurGAN的图像去模糊技术
2.4基于稀疏表示的图像超分技术
2.5小结
第3章无人机影像目标数据集构建
3.1公开航拍数据集筛选
3.2军事目标数据收集
3.3目标数据模拟生成
3.4目标数据增强
3.5自建目标数据集
小结
……
内容摘要
本书主要阐述了无人机影像目标检测与识别的相关技术和实际系统,共分为7章,包含了绪论、无人机影像目标特性分析及预处理技术、无人机影像目标数据集构建、经典目标检测算法及评价指标、基于改进YOLO_v3-spp的无人机图像目标检测方法、基于无人机图像的旋转目标检测方法、无人机影像目标检测与识别系统。第1章主要介绍了编著背景和国内外无人机影像目标检测与识别的研究现状,给出了全书内容结构;第2章分析了无人机影像中的目标特性,并提出了复杂天气条件下的无人机航拍图像预处理技术,主要包括航拍图像的去云技术、去模糊技术和超分技术,经处理后的图像视觉效果较好,可以满足目标检测算法的需要;第3章描述了如何构建满足深度学习所需的典型目标数据集,主要包括军用车辆、装甲类目标、普通车辆等相关数据,采用视景仿真生成、实际拍摄等方式进行收采集;第4章介绍了经典的目标检测算法和评价指标;第5章给出了基于深度学习理论的目标检测与识别方法,并开展了大量的算法对比和测试分析;第6章给出了无人机图像的旋转目标检测方法,同样开展了大量的实验和结果分析;第7章介绍了无人机影像目标检测与识别系统。
本书可作为高等院校无人机工程专业的本科生教材,也可作为从事无人机作战运用、无人机航拍图像处理研究人员的相关参考资料。
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