视频卫星监测技术

目录
第1章绪论1
1.1概述1
1.1.1视频卫星监测技术的由来1
1.1.2视频卫星监测技术的基本概念和特征3
1.2视频卫星监测的关键技术5
1.2.1超分辨率重建技术5
1.2.2特征提取方法6
1.2.3目标跟踪模型7
1.2.4后处理方法8
1.3视频卫星监测技术的发展、现状和难点9
1.3.1视频卫星监测技术的发展9
1.3.2国内外视频卫星监测技术现状13
1.3.3视频卫星监测技术的难点14
1.4视频卫星监测技术的主要应用15
1.4.1三维重建15
1.4.2大型商业区车辆实时监测16
1.4.3自然灾害应急快速响应17
1.4.4重大工程监控18
1.4.5军事安全18
1.5本章小结19
第2章视频卫星20
2.1视频卫星概述20
2.1.1视频卫星概念20
2.1.2视频卫星分类21
2.1.3视频卫星技术指标22
2.1.4视频卫星的发展23
2.1.5视频卫星的应用27
2.2卫星视频数据特性28
2.2.1卫星视频数据类型28
2.2.2遥感视频与自然视频的比较29
2.2.3卫星视频与传统遥感影像比较32
2.3现有视频卫星数据集32
2.3.1武汉大学Sigma小组现有视频数据33
2.3.2SkySat视频数据集36
2.3.3UrtheCast数据集37
2.4本章小结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超分辨率重建的应用41
3.1.4国内外研究进展42
3.2视频卫星超分辨率重建难点44
3.2.1重建效率低下44
3.2.2细节重建质量低45
3.2.3基于学习的超分辨率重建存在的问题46
3.3视频卫星超分辨率重建的关键技术47
3.3.1图像质量评价48
3.3.2残差块与残差网络50
3.3.3最近邻插值51
3.3.4双三次插值52
3.3.5超分辨率卷积神经网络54
3.3.6超分辨率生成对抗网络61
3.3.7基于快速时空残差网络的视频超分辨率算法66
3.3.8基于快速时空残差注意力网络的视频超分辨率算法75
3.4视频卫星超分辨率重建示例81
3.4.1加拿大-温哥华-巴拉德湾卫星视频片段超分辨率重建83
3.4.2香港卫星视频片段超分辨率重建84
3.5本章小结86
第4章特征提取88
4.1特征提取的概念88
4.2卫星视频目标特征提取的难点88
4.3卫星视频目标特征提取的关键技术89
4.3.1专家设计图像特征89
4.3.2卷积网络特征93
4.4卫星视频目标特征提取示例98
4.4.1方向梯度直方图特征98
4.4.2自适应颜色属性特征98
4.4.3光流特征99
4.4.4分层卷积深度特征100
4.4.5定性对比实验102
4.5本章小结102
第5章目标跟踪模型104
5.1传统目标跟踪104
5.1.1目标跟踪的概念104
5.1.2目标跟踪的研究现状104
5.1.3普通视频目标跟踪所面临的问题106
5.2卫星视频目标跟踪模型的难点109
5.3卫星视频目标跟踪模型的关键技术111
5.3.1核相关滤波目标跟踪方法111
5.3.2全卷积孪生网络目标跟踪方法114
5.3.3评价标准116
5.4卫星视频目标跟踪模型的示例117
5.4.1基于光流特征的多帧差卫星视频目标跟踪算法117
5.4.2基于背景剪除策略的卫星视频目标跟踪算法120
5.4.3混合核相关滤波卫星视频目标跟踪算法125
5.4.4高分辨率孪生网络卫星视频目标跟踪算法130
5.5本章小结136
第6章后处理方法137
6.1后处理的概念137
6.2后处理的必要性137
6.3后处理的关键技术137
6.3.1基于惯性机制的自适应轨迹预测137
6.3.2基于卡尔曼滤波的轨迹预测138
6.4后处理示例140
6.5本章小结141
第7章卫星视频目标跟踪示例142
7.1卫星视频示例数据142
7.2跟踪结果与分析143
7.3本章小结150
第8章视频卫星监测技术展望及应用前景151
8.1视频卫星监测技术展望151
8.1.1面向更高质量数据的视频卫星监测技术151
8.1.2面向多源异质数据融合的多任务视频卫星监测技术152
8.1.3面向小样本标签的卫星视频监测技术的学习方法153
8.1.4迈向未知技术尝试154
8.1.5面向多目标、长时的视频卫星监测技术154
8.2视频卫星监测技术应用前景155
8.2.1公共安全监控155
8.2.2突发事件监控156
8.2.3智能交通系统156
8.2.4武器精确制导157
8.2.5虚拟现实157
8.2.6宇宙探测157
8.3本章小结158
参考文献159