maritime surveillance | BriefGPT

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应用 AIS 数据和深度循环架构进行海上环境中的异常检测
基于深度循环模型的海上监视方法，利用公开可用的自动识别系统（AIS）数据，通过对观测到的船舶运动模式进行编码和重建，结合阈值机制对计算的观测和重建的运动模式之间的误差进行处理，通过训练深度学习框架（编码器 - 解码器架构）使用观测到的运动模
PDF22 days ago
温度领域下的船舶再识别和活动检测用于海事监控
我们提出了一种基于热视觉的海上监控方法，具备目标跟踪、船只重识别和可疑活动检测的能力，并使用我们创建的热数据集对其进行训练，该数据集将成为热海上监控的首个公开基准数据集。我们的系统能够以 81.8% 的 Top1 得分重新识别船只，以 72
PDF24 days ago
用光学卫星影像的迁移学习进行船只分类的 ResNet 集成卷积块注意模块
使用高分辨率光学遥感卫星图像，本研究提出了一种新颖的传输学习框架，用于有效的船舶分类。该框架基于深度卷积神经网络模型 ResNet50，并结合了卷积块注意力模块 (CBAM) 来增强性能。实验结果表明该框架在光学遥感图像的船舶分类中具有良好
PDF3 months ago
多源卫星影像的多尺度船舶探测的组合洞察
利用深度学习从卫星图像中检测船只是海上监视的一种不可或缺的解决方案。然而，将在一个数据集上训练的深度学习模型应用于具有空间分辨率和辐射特征差异的其他数据集时，需要进行许多调整。为了解决这个问题，本文研究了基于包含不同光学图像和雷达与光学数据
PDF4 months ago
基于深度学习的海上无人机影像目标检测：综述与实验比较
利用海洋无人机进行目标检测的深度学习技术在海洋工程和海洋行业的应用越来越重要。本文综述了海洋无人机目标检测面临的挑战、相关方法以及无人机航拍数据集，并提出了一个名为 MS2ship 的海洋无人机航拍数据集用于船只检测。通过一系列实验评估和鲁
PDF8 months ago