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音像视频卫星监测技术杜博等
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目录章绪论11.1概述11.1.1视频卫星监测技术的由来11.1.2视频卫星监测技术的基本概念和特征31.2视频卫星监测的关键技术51.2.1超分辨率重建技术51.2.2特征提取方法61..目标跟踪模型71.2.4后处理方法81.3视频卫星监测技术的发展、现状和难点91.3.1视频卫星监测技术的发展91.3.2国内外视频卫星监测技术现状131.3.3视频卫星监测技术的难点141.4视频卫星监测技术的主要应用151.4.1三维重建151.4.2大型商业区车辆实时监测161.4.3自然灾害应急快速响应171.4.4重大工程监控181.4.5军事安全181.5本章小结19第2章视频卫星202.1视频卫星概述202.1.1视频卫星概念202.1.2视频卫星分类212.1.3视频卫星技术指标222.1.4视频卫星的发展2.1.5视频卫星的应用272.2卫星视频数据特22.2.1卫星视频数据类型282.2.2遥感视频与自然视频的比较292..卫星视频与传统遥感影像比较32.现有视频卫星数据集32..1武汉大学Sigma小组现有视频数据33..2SkySat视频数据集36..UrtheCast数据集372.4本章小结38第3章超分辨率重建393.1超分辨率重建概述393.1.1超分辨率重建的基本概念393.1.2超分辨率重建的基本方法403.1.3超分辨率重建的应用413.1.4国内外研究进展423.2视频卫星超分辨率重建难点443.2.1重建效率低下443.2.2细节重建质量低453..基于学习的超分辨率重建存在的问题463.3视频卫星超分辨率重建的关键技术473.3.1图像质量评价483.3.2残差块与残差网络503.3.3近邻插值513.3.4双三次插值523.3.5超分辨率卷积神经网络543.3.6超分辨率生成对抗网络613.3.7基于快速时空残差网络的视频超分辨率算法663.3.8基于快速时空残差注意力网络的视频超分辨率算法753.4视频卫星超分辨率重建示例813.4.1加拿大-温哥华-巴拉德湾卫星视频片段超分辨率重建833.4.2香港卫星视频片段超分辨率重建843.5本章小结86第4章特征提取884.1特征提取的概念884.2卫星视频目标特征提取的难点884.3卫星视频目标特征提取的关键技术894.3.1专家设计图像特征894.3.2卷积网络特征934.4卫星视频目标特征提取示例984.4.1方向梯度直方图特征984.4.2自适应颜色属特征984.4.3光流特征994.4.4分层卷积深度特征1004.4.5定对比实验1024.5本章小结102第5章目标跟踪模型1045.1传统目标跟踪1045.1.1目标跟踪的概念1045.1.2目标跟踪的研究现状1045.1.3普通视频目标跟踪所面临的问题1065.2卫星视频目标跟踪模型的难点1095.3卫星视频目标跟踪模型的关键技术1115.3.1核相关滤波目标跟踪方法1115.3.2全卷积孪生网络目标跟踪方法1145.3.3评价标准1165.4卫星视频目标跟踪模型的示例1175.4.1基于光流特征的多帧差卫星视频目标跟踪算法1175.4.2基于背景剪除策略的卫星视频目标跟踪算法1205.4.3混合核相关滤波卫星视频目标跟踪算法1255.4.4高分辨率孪生网络卫星视频目标跟踪算法1305.5本章小结136第6章后处理方法1376.1后处理的概念1376.2后处理的必要1376.3后处理的关键技术1376.3.1基于惯机制的自适应轨迹预测1376.3.2基于卡尔曼滤波的轨迹预测1386.4后处理示例1406.5本章小结141第7章卫星视频目标跟踪示例1427.1卫星视频示例数据1427.2跟踪结果与分析1437.3本章小结150第8章视频卫星监测技术展望及应用前景1518.1视频卫星监测技术展望1518.1.1面向更高质量数据的视频卫星监测技术1518.1.2面向多源异质数据融合的多任务视频卫星监测技术1528.1.3面向小样本标签的卫星视频监测技术的学习方法1538.1.4迈向未知技术尝试1548.1.5面向多目标、长时的视频卫星监测技术1548.2视频卫星监测技术应用前景1558.2.1公共安全监控1558.2.2突发事件监控1568..智能交通系统1568.2.4武器准确制导1578.2.5虚拟现实1578.2.6宇宙探测1578.3本章小结158参考文献159
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