飞机目标识别

资 源 简 介

飞机目标识别

详 情 说 明

基于HOG和SVM的飞机目标识别技术是一种经典的计算机视觉解决方案。这种方法通过提取图像的梯度方向直方图特征，结合支持向量机分类器，实现对机场影像中飞机目标的准确检测。

HOG特征提取是该方法的核心环节，它通过分析图像局部区域的梯度方向分布，形成对目标形状的鲁棒描述。计算过程通常包括图像预处理、梯度计算、方向分块统计等步骤，最终生成的特征向量能够有效表征飞机目标的轮廓特性。

为了提高系统性能，该方案引入了显著图技术。显著图能够快速定位图像中可能包含目标的区域，避免对整幅图像进行全图扫描，从而显著降低计算量并提高运行效率。在实际应用中，这种策略特别适合处理大尺寸的机场影像数据。

在训练阶段，虽然正负样本数量有限（各100余张），但通过循环使用样本数据的方式增强了模型的泛化能力。这种数据增强策略在样本不足的情况下尤为实用，能够帮助SVM分类器学习到更具区分性的特征。

最终的检测系统采用滑动窗口策略，在显著图提示的感兴趣区域上应用训练好的分类器，实现飞机目标的定位和识别。这种方法在保持较高识别准确率的同时，通过算法优化确保了实时性能，适用于机场监控等实际应用场景。