摘要：本发明涉及一种基于弱监督学习框架的遥感图像机场检测方法。首先得到正样本中图块的显著性，正样本集中图块的相似性，正负样本类间差异性，然后利用贝叶斯框架对这三类信息进行融合，得到初始的正负训练集，然后利用这些训练集迭代训练得到最终的稳定的机场检测器，用该机场检测器检测测试图片的机场，最终取得更具准确性，鲁棒性的机场检测结果。
- 专利类型发明专利
- 申请人西北工业大学;
- 发明人韩军伟;张鼎文;李超;郭雷;
- 地址710072 陕西省西安市友谊西路127号
- 申请号CN201410751420.3
- 申请时间2014年12月09日
- 申请公布号CN104463249A
- 申请公布时间2015年03月25日
- 分类号G06K9/66(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
