基于AIS和SAR的舰船同步检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 论文来源 | 第10页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文流程图 | 第17页 |
| 1.5 文章内容和结构 | 第17-19页 |
| 第2章 AIS和SAR图像信息特点和实验进展 | 第19-30页 |
| 2.1 AIS组成和信息特点 | 第19-22页 |
| 2.1.1 AIS的组成 | 第19页 |
| 2.1.2 AIS报文 | 第19-21页 |
| 2.1.3 AIS的优缺点 | 第21-22页 |
| 2.2 SAR及其图像相关介绍 | 第22-26页 |
| 2.2.1 合成孔径雷达的介绍 | 第22页 |
| 2.2.2 SAR图像几何校正 | 第22-25页 |
| 2.2.3 SAR图像舰船识别 | 第25-26页 |
| 2.3 信息融合概念和主要方法 | 第26-28页 |
| 2.3.1 信息融合定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2 多特征融合方法介绍 | 第27-28页 |
| 2.4 实验介绍 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 数据采集分析和模糊融合法 | 第30-48页 |
| 3.1 数据采集和标注 | 第30-31页 |
| 3.2 数据特点分析 | 第31-39页 |
| 3.2.1 船只长度特点分析 | 第31-37页 |
| 3.2.2 船只位置特点分析 | 第37页 |
| 3.2.3 船只航向分析 | 第37-39页 |
| 3.3 模糊融合算法 | 第39-47页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第39-40页 |
| 3.3.2 相似性计算 | 第40-42页 |
| 3.3.3 构建融合模型 | 第42-44页 |
| 3.3.4 决策分析 | 第44-47页 |
| 3.4 实验结果 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 可疑性分析 | 第48-50页 |
| 4.1 可疑性分析研究现状 | 第48页 |
| 4.2 长宽比分析方法 | 第48-49页 |
| 4.2.1 船只分类 | 第48页 |
| 4.2.2 方法介绍 | 第48-49页 |
| 4.2.3 实验成果 | 第49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
