大数据分析下SAR图像舰船检测数据挖掘方法

发布时间：2022-07-07 10:17

　　由于在利用原有方法进行SAR图像舰船检测数据挖掘时,受噪声较大的影响而无法进行舰船检测数据特征提取,在观测距离为500～1 300 m的范围内,存在特征提取率较低的问题,因此提出一种大数据分析下的SAR图像舰船检测数据挖掘方法。基于大数据分析,通过5个步骤对SAR图像数据实施规范化处理,包括分析SAR图像数据、对工作流与转换规则进行定义、验证SAR图像数据、规范化处理执行以及回流干净数据。通过经验模态分解法实施舰船检测数据特征提取。通过LIBSVM开发包构建支持向量机数据挖掘模型,实现SAR图像舰船检测数据挖掘。为证明该方法的特征提取率更高,在观测距离为500～1 300 m的范围内进行该方法与原有方法的对比实验,实验结果证明该方法的特征提取率高于其他方法,实现了挖掘性能的提升。 

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【部分图文】：

舰船目标示意图Fig.1Schematicdiagramofshiptarget

特征提取率实验数据Fig.2Experimentaldataoffeatureextractionrate

特征提取率实验数据Fig.3Experimentaldataoffeatureextractionrate

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于社交大数据挖掘的城市灾害分析——纽约市桑迪飓风的案例[J]. 王森,肖渝,黄群英,张纯.  国际城市规划. 2018(04)
[4]基于频谱残差视觉显著计算的高分辨SAR图像舰船检测算法[J]. 熊伟,徐永力,姚力波,崔亚奇,李岳峰.  电光与控制. 2018(04)



本文编号：3656241