这时候,检测算法就像一个超级侦探,它能快速地在火星这个大游乐场里找到那些陨石坑小坑洼。 这个算法就像是一个有着特殊本领的小精灵。比如说,它可以通过火星的照片来寻找陨石坑。火星的照片上有各种各样的形状和颜色,对于我们来说,就像一幅很复杂的画。但是这个小精灵一样的算法,它能看出照片里哪些地方可能是陨石坑。它就像我们在找宝藏一样,会发现那些特别
# 陨石坑与巨石检测系统 系统概述 本系统为基于人工智能的月球表面陨石坑与巨石识别系统,专为分析高分辨率月球影像设计。通过深度学习技术,可精准识别对月球探测、着陆点选择及危险评估至关重要的地质特征。 在这里插入图片描述 问题背景 月球探测任务需要精确的危险地形识别以确保安全着陆和表面探索。传统人工测绘方...
一旦 AI 发现了疑似的陨石坑，NASA 研究人员就可以通过轨道飞行器的高分辨率摄像机进行一些后续观察，以确认陨石坑确实存在。 去年 8 月，该团队第一次得到了确认，轨道飞行器拍摄了一组被算法识别的陨石坑。这是 AI 第一次在其他星球上发现陨石坑。在过去的 15 年里，该项目的科学家们不得不手动搜索并识别...
应用灰度特征的行星陨石坑自主检测方法与着陆导航研究 第一章绪论 (1)随着航天技术的飞速发展,行星探测任务日益增多,其中对行星表面的陨石坑进行精确探测和识别是行星科学研究的重要环节。陨石坑作为行星表面重要的地质特征,其形态、大小和分布等信息对于理解行星的地质演化过程具有重要意义。传统的陨石坑检测方法主要依赖于...
摘要：针对序列图像间视角尺度变化大带来的特征无法检测和识别效率低等问题，提出了多视角多尺度陨石坑特征检测识别方法。基于明暗区域信息和形态学处理实现陨石坑图像特征边缘粗提取,利用快速傅里叶变换计算模板与图像特征的匹配度，从而实现图像特征所在区域粗定位。在此基础上，通过引入惯性测量信息计算图像间重叠面积，...
阿伯丁大学的一组研究人员使用 META AI 的 Segment Anything Model (SAM) 开发了一种新的通用陨石坑检测算法 (CDA)。该技术使团队能够自动绘制陨石坑图，而不是手动绘制——这是一个耗时的过程。同时，使用不同类型的数据可以进行更准确和灵活的表面表征。CDA 方法可以处理不同的数据和天体，使其有可能成为各种...
Kang等人提出了一种使用定向梯度(HOG)特征直方图和支持向量机(SVM)分类器自动提取小规模撞击坑的方法[6]。PyCDA是一种基于神经网络的陨石坑检测器,由探测器、提取器和分类器组成。Silburt等人用U-Net网络对月球DEM图像数据集训练并输出预测目标,再用模板匹配算法提取出陨石坑的位置和直径信息[7]。
陨石坑边缘信息,通过定位点检测与边缘分组来选取椭圆弧,最终利用椭圆拟合实现陨石坑的检测;Kim 等[7]构造了陨石坑模板,并利用模板匹配的方法完成陨石坑的检测;陈建清等[8]提出了基于图像灰度值特征的陨石坑自主检测方法,通过兴趣区快速确定陨石坑边缘分布,进而实现陨石坑检测㊂以上算法都属于传统的基于形态特征及图像...
坑,特别是重叠及不完整陨石坑的检测及特征参数的提取。通过对行星表面光学图像的数学仿真验证了该方法 能够对复杂背景下的非规则陨石坑进行有效的检测与识别。 关键词:陨石坑检测;基于背景的Hopfield网络(cHNN);多约束;抗差线性估计;最小误差中值椭 圆中图分类号:V448.224文献标识码:A文章编号:1000—1328(2013)03.0...
行星表面非规则陨石坑检测与识别方法