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船舶航行监控视频对于船舶安全航行有重要意义,阴影消除是其中一个关键环节。传统的HSV空间消除算法在亮度分辨率上有很大弊端,极易产生误差,不能很好地消除阴影。提出了一种新的动船舶监控视频阴影消除算法——彩色空间阴影去除算法,该算法分为读取视频帧、建立背景、测定阈值和阴影检测4步。由实验结果可知,彩色空间阴影去除算法能够准确地消除掉动船舶监控视频的阴影,更地映射出船舶航行状态,消除过程不会受亮度分辨率影响。 相似文献
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船舶SAR图像由于高斯噪声、相干斑噪声以及SAR雷达的阴影特性等原因,SAR图像中存在着大量噪声,这些噪声信号会干扰基于SAR图像的海上船舶目标识别与监测。针对这一问题,本文提出一种基于双边滤波算法的船舶SAR图像混合区域去噪算法,阐述双边滤波算法的原理,进行SAR图像噪声的来源建模,在实际船舶SAR图像的处理过程中取得了良好的降噪效果。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(4)
在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。 相似文献
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为了抑制ViBe算法在海面动态背景视频下“鬼影”区域对船舶运动目标检测的影响,提高监控视频中船舶运动目标识别的准确率,提出一种改进的ViBe算法。首先,背景模型用连续帧初始化,以减少“鬼影”的影响;然后,使用自适应阈值和闪烁级别来减少海面杂波,同时采用像素点对比消除“鬼影”,提取运动目标前景,获取完整的运动目标区域。最后,对输入视频进行高斯金字塔多尺度分解,并采用改进的ViBe算法检测低分辨率视频中的移动船舶,完整提取了海上移动船舶。实验结果表明,所改进的算法消除了“鬼影”区域,减少了海面杂波的干扰,检测率为92.5%,单帧视频图像检测时间控制在97 ms以内,可准确、快速地检测和提取海面船舶运动目标。 相似文献
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运用神经网络图像特征提取联合SSA-SVM分类算法,对通航区域图像中的典型船舶目标进行识别以实现船舶目标的自动分类。首先通过摄像机获得通航区域的高分辨率图像,以AlexNet深度学习网络为基础经迁移学习后提取典型船舶目标特征,获得4种船舶类型、共5 505 024个特征数的典型船舶目标特征矩阵。以特征矩阵为训练依据训练SSA-SVM算法,在种群寻优下获得最佳识别参数,经训练得出在小数据集下具有较强辨识能力的SSA-SVM船舶目标识别模型。实验表明,相比于深度学习的大数据集驱动识别算法,使用AlexNet特征提取的SSASVM算法能够在数据量较少的情况下对散货船、集装箱船等典型船舶目标进行有效识别,识别准确率为88.87%、训练时长为1 856 s,满足实用需求,为水上监管提供了可靠的技术支持。 相似文献
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传统视频监控图像多特征集成技术对舰船图像集成后清晰度较差,并伴随一定的图像阴影,为此提出船舶视频监控图像多特征集成技术。根据舰船图像的底层视觉特征进行图像自动标注,为特征提取提供定义数据,对图像进行序列选定,避免集成图像生成阴影;使用空间分布特性进行图像视觉特征表达,使用纹理特征方式实现船舶监控图像多特征集成。试验数据表明,设计的图像多特征集成技术能够完成船舶图像的高清特征集成。 相似文献
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舰船遥感图像的目标识别研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《舰船科学技术》2014,(12):86-90
本文根据遥感图像的目标识别要求,从舰船的目标识别要点出发,首先介绍舰船遥感图像的识别流程,针对舰船遥感图像在摄取中存在一定云块和复杂海况的噪声干扰问题,提出一种基于多级视觉感知算法去除海面背景干扰,获取舰船目标;考虑到获取到的舰船目标存在一定的虚假识别,本文引入基于SVM分类器方法有效的过滤掉虚假舰船目标,并在最后对舰船目标的分类识别结果进行了分析。 相似文献
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在云平台和分布式处理系统中进行船舶图像分类,提高船舶的调度和识别能力,提出一种基于Harris角点检测和BP神经网络的船舶图像分类算法,在云平台和分布式系统下进行船舶图像采集,对采集的船舶图像进行二值化降噪处理,采用Harris角点检测技术提取船舶的分类标识性特征量,将提取的特征量输入到BP神经网络分类器中,实现云平台环境下的船舶图像分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶图像分类的准确性较高,抗类间干扰性较强。 相似文献
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船舶立体图像的特征提取能够获取船舶的几何特征、视觉特征、纹理特征等,对于船舶识别、目标搜索等有重要的意义。获取过程受图像、视频设备、数据传输链路等影响,立体图像可能存在局部缺失等问题。本文首先介绍3种立体图像的质量评估方法,并针对无参考质量评价方法进行研究,详细介绍基于颜色、自然度的无参考质量感知特征提取和基于局部分析的无参考船舶立体图像质量特征提取,对于改善船舶立体图像的识别效果有显著的作用。 相似文献
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《水道港口》2021,(3)
随着内河船舶通航密度加大,面向水上船舶智能化安全监管,提出了一种多源异构传感器融合的船舶目标检测及动态跟踪方法,重点分析了图像目标检测和多源数据融合算法。针对图像目标检测,提出了基于边缘检测的三帧差分法与基于混合高斯背景减除法相结合的船舶视频目标检测算法;针对多源异构数据融合,优化了一种正态性隶属度函数计算模糊矩阵的方法,实现了在动态视频修正下的激光点云数据与AIS数据的船舶轨迹特征融合,并通过空间矩阵变换实现投影到同一坐标系,最后利用卡尔曼滤波算法实现了目标的动态跟踪。通过该方法研发了一套基于多传感器融合的船舶态势主动式智能感知系统,经系统分析,该方法比传统人工检测及单一监测手段都具有更好的环境适用性和检测精度。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(2)
传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。 相似文献