声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目标和主要工作
1.3.1 研究目标
1.3.2 主要工作
1.4 文章结构
第2章 船舶溢油目标的异常检测
2.1 异常检测原理
2.1.1 Rx算子
2.1.2 Rx变种算法
2.2 船舶和溢油目标的异常检测结果与分析
2.3 本章小结
第3章 基于光谱信息溢油目标识别
3.1.1 基于支持向量机的油膜识别
3.1.2 基于BP-神经网络的油膜识别
3.2 基于栈式自动编码器的神经网络
3.2.1 自动编码器
3.2.2 栈式自动编码器
3.3 数据来源与处理
3.4 模型评价方法
3.5 实验结果与分析
3.5.1 支持向量机的油膜识别模型
3.5.2 BP神经网络油膜识别模型
3.5.3 SAE网络油膜识别模型
3.5.4 结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于空谱联合的溢油目标识别
4.1 基于空谱联合的SAE模型
4.2 卷积神经网络
4.2.1 感受野
4.2.2 参数共享
4.2.3 卷积神经网络结构
4.3 基于卷积神经网络的油膜识别实验
4.3.1 深度学习框架
4.3.2 CNN模型
4.3.3 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章 算法集成与系统实现
5.1 系统设计
5.1.1 系统结构设计
5.1.2 系统功能设计
5.2 系统实现
5.2.1 系统开发技术
5.2.2 系统功能界面
5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
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