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| 內容簡介： |
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《空间对地观测卫星视频智能处理》全面总结了作者在空间对地观测卫星视频智能处理领域的研究成果。《空间对地观测卫星视频智能处理》系统阐述了空间对地观测视频卫星的系列化发展，深入探讨了多任务场景下的视频数据集构建，详尽介绍了在卫星视频场景分类、目标检测、目标跟踪、目标分割和超分辨率的不同应用场景下视频智能处理的关键技术与方法。从理论到实践，《空间对地观测卫星视频智能处理》不仅涵盖了智能处理技术的模型与算法以及典型应用场景，还包含了实现流程、实验设计与结果分析，全面展现了空间对地观测卫星视频智能处理技术的前沿进展和应 用实践。
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| 目錄：
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目录序前言第1章 绪论 1参考文献 5第2章 空间对地观测视频技术及应用 72.1 视频卫星概况 72.2 吉林一号视频卫星系列及应用 92.2.1 卫星简介 92.2.2 视频卫星应用案例 122.3 珠海一号视频卫星系列及应用 152.3.1卫星简介 152.3.2 视频卫星应用案例 162.4 SkySat系列视频卫星及应用 172.4.1 卫星简介 172.4.2 视频卫星应用案例 182.5 国际空间站UrtheCast视频及应用 182.5.1 卫星简介 182.5.2 视频卫星应案例 202.6 Surrey Carbonite系列视频卫星及应用 212.6.1 卫星简介 212.6.2 视频卫星应案例 222.7 DarkCarb系列视频卫星及应用 232.7.1 卫星简介 232.7.2 视频卫星应臟例 23参考文献 25第3章 卫星视频数据集 263.1 概述 263.2 卫星视频目标检测数据集 283.2.1 数据集简介 283.2.2 主要评价指标 303.3 卫星视频目标跟踪数据集 313.3.1 单目标跟踪数据集 313.3.2 多目标跟踪数据集 343.4 卫星视频目标分割数据集 363.4.1 单目标分割数据集 363.4.2 多目标分割数据集 383.5 卫星视频多标签场景分类数据集 413.5.1 数据集简介 413.5.2 主要评价指标 443.6 卫星视频超分辨率重建数据集 453.6.1 数据集简介 453.6.2 ±要评价指标 47参考文献 48第4章 视频场景分类 504.1 背景介绍 504.1.1 任务简介 504.1.2 方法概述 504.1.3 应用场景 534.2 基于时空协同编码的卫星视频多标签场景分类方法 544.2.1 问题分析 544.2.2 方法原理 554.2.3 实验与分析 61参考文献 70第5章 视频目标检测 755.1 背景介绍 755.1.1 任务简介 755.1.2 方法概述 765.1.3 应用场景 785.2 基于小样本学习的两阶段网络卫星视频飞机目标检测方法 795.2.1 问题分析 795.2.2 方法原理 805.2.3 实验与分析 865.3 基于显著特征融合和噪声边界挖掘的卫星视频运动舰船弱监督检测旅 935.3.1 问题分析 935.3.2 方法原理 945.3.3 实验与分析 1005.4 基于半监督学习的卫星视频细粒度目标检测方法 1045.4.1 问题分析 1045.4.2 方法原理 1065.4.3 实验与分析 112参考文献 121第6章 视频目标跟踪 1276.1 背景介绍 1276.1.1 任务简介 1276.1.2 方法概述 1286.1.3 应用场景 1306.2 基于运动估计的改进相关滤波卫星视频单目标跟踪 1306.2.1 问题分析 1306.2.2 方法原理 1326.2.3 实验与分析 1366.3 基于旋转自适应相关滤波卫星视频目标跟踪 1406.3.1 问题分析 1406.3.2 方法原理 1416.3.3 实验与分析 1446.4 基于掩膜传播和运动估计的卫星视频多目标跟踪 1516.4.1 问题分析 1516.4.2 方法原理 1526.4.3 实验与分析 157参考文献 167第7章 视频目标分割 1727.1 背景介绍 1727.1.1 任务简介 1727.1.2 方法概述 1737.1.3 应用场景 1757.2 基于时空特征信息筛选的卫星视频单运动目标分割方法 1757.2.1 问题分析 1757.2.2 方法原理 1767.2.3 实验与分析 1827.3 基于时空信息约束的全场景卫星视频多目标分割方法 1897.3.1 问题分析 1897.3.2 方法原理 1907.3.3 实验与分析 195参考文献 200第8章 视频超分辨率 2048.1 背景介绍 2048.1.1 任务简介 2048.1.2 方法概述 2048.1.3 应用场景 2068.2 基于轻量级循环集成网络的视频超分辨率方法 2068.2.1 问题分析 2068.2.2 方法原理 2078.2.3 实验与分析 212参考文献 216第9章 总结与展望 2199.1 总结 2199.2 展望 220
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