視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)

目錄
第1章緒論1
1.1概述1
1.1.1視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的由來1
1.1.2視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的基本概念和特征3
1.2視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)5
1.2.1超分辨率重建技術(shù)5
1.2.2特征提取方法6
1.2.3目標(biāo)跟蹤模型7
1.2.4后處理方法8
1.3視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和難點(diǎn)9
1.3.1視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展9
1.3.2國(guó)內(nèi)外視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀13
1.3.3視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的難點(diǎn)14
1.4視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)的主要應(yīng)用15
1.4.1三維重建15
1.4.2大型商業(yè)區(qū)車輛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)16
1.4.3自然災(zāi)害應(yīng)急快速響應(yīng)17
1.4.4重大工程監(jiān)控18
1.4.5軍事安全18
1.5本章小結(jié)19
第2章視頻衛(wèi)星20
2.1視頻衛(wèi)星概述20
2.1.1視頻衛(wèi)星概念20
2.1.2視頻衛(wèi)星分類21
2.1.3視頻衛(wèi)星技術(shù)指標(biāo)22
2.1.4視頻衛(wèi)星的發(fā)展23
2.1.5視頻衛(wèi)星的應(yīng)用27
2.2衛(wèi)星視頻數(shù)據(jù)特性28
2.2.1衛(wèi)星視頻數(shù)據(jù)類型28
2.2.2遙感視頻與自然視頻的比較29
2.2.3衛(wèi)星視頻與傳統(tǒng)遙感影像比較32
2.3現(xiàn)有視頻衛(wèi)星數(shù)據(jù)集32
2.3.1武漢大學(xué)Sigma小組現(xiàn)有視頻數(shù)據(jù)33
2.3.2SkySat視頻數(shù)據(jù)集36
2.3.3UrtheCast數(shù)據(jù)集37
2.4本章小結(jié)38
第3章超分辨率重建39
3.1超分辨率重建概述39
3.1.1超分辨率重建的基本概念39
3.1.2超分辨率重建的基本方法40
3.1.3超分辨率重建的應(yīng)用41
3.1.4國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展42
3.2視頻衛(wèi)星超分辨率重建難點(diǎn)44
3.2.1重建效率低下44
3.2.2細(xì)節(jié)重建質(zhì)量低45
3.2.3基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建存在的問題46
3.3視頻衛(wèi)星超分辨率重建的關(guān)鍵技術(shù)47
3.3.1圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)48
3.3.2殘差塊與殘差網(wǎng)絡(luò)50
3.3.3最近鄰插值51
3.3.4雙三次插值52
3.3.5超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54
3.3.6超分辨率生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)61
3.3.7基于快速時(shí)空殘差網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率算法66
3.3.8基于快速時(shí)空殘差注意力網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率算法75
3.4視頻衛(wèi)星超分辨率重建示例81
3.4.1加拿大-溫哥華-巴拉德灣衛(wèi)星視頻片段超分辨率重建83
3.4.2香港衛(wèi)星視頻片段超分辨率重建84
3.5本章小結(jié)86
第4章特征提取88
4.1特征提取的概念88
4.2衛(wèi)星視頻目標(biāo)特征提取的難點(diǎn)88
4.3衛(wèi)星視頻目標(biāo)特征提取的關(guān)鍵技術(shù)89
4.3.1專家設(shè)計(jì)圖像特征89
4.3.2卷積網(wǎng)絡(luò)特征93
4.4衛(wèi)星視頻目標(biāo)特征提取示例98
4.4.1方向梯度直方圖特征98
4.4.2自適應(yīng)顏色屬性特征98
4.4.3光流特征99
4.4.4分層卷積深度特征100
4.4.5定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)102
4.5本章小結(jié)102
第5章目標(biāo)跟蹤模型104
5.1傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤104
5.1.1目標(biāo)跟蹤的概念104
5.1.2目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀104
5.1.3普通視頻目標(biāo)跟蹤所面臨的問題106
5.2衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤模型的難點(diǎn)109
5.3衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤模型的關(guān)鍵技術(shù)111
5.3.1核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤方法111
5.3.2全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法114
5.3.3評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)116
5.4衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤模型的示例117
5.4.1基于光流特征的多幀差衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法117
5.4.2基于背景剪除策略的衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法120
5.4.3混合核相關(guān)濾波衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法125
5.4.4高分辨率孿生網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法130
5.5本章小結(jié)136
第6章后處理方法137
6.1后處理的概念137
6.2后處理的必要性137
6.3后處理的關(guān)鍵技術(shù)137
6.3.1基于慣性機(jī)制的自適應(yīng)軌跡預(yù)測(cè)137
6.3.2基于卡爾曼濾波的軌跡預(yù)測(cè)138
6.4后處理示例140
6.5本章小結(jié)141
第7章衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤示例142
7.1衛(wèi)星視頻示例數(shù)據(jù)142
7.2跟蹤結(jié)果與分析143
7.3本章小結(jié)150
第8章視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)展望及應(yīng)用前景151
8.1視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)展望151
8.1.1面向更高質(zhì)量數(shù)據(jù)的視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)151
8.1.2面向多源異質(zhì)數(shù)據(jù)融合的多任務(wù)視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)152
8.1.3面向小樣本標(biāo)簽的衛(wèi)星視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)的學(xué)習(xí)方法153
8.1.4邁向未知技術(shù)嘗試154
8.1.5面向多目標(biāo)、長(zhǎng)時(shí)的視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)154
8.2視頻衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用前景155
8.2.1公共安全監(jiān)控155
8.2.2突發(fā)事件監(jiān)控156
8.2.3智能交通系統(tǒng)156
8.2.4武器精確制導(dǎo)157
8.2.5虛擬現(xiàn)實(shí)157
8.2.6宇宙探測(cè)157
8.3本章小結(jié)158
參考文獻(xiàn)159