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传统船舶吃水线检测报警系统多采用液体感应检测方式,来实现船舶吃水线位置的实时检测报警。但此种方法受到天气环境与水文状态因素的影响较大,经常出现船舶吃水线检测报警位置与实际吃水线位置误差较大的问题。因此,本文提出利用视觉图像的吃水线检测报警系统的研究。通过创建基于视觉检测技术的检测硬件平台,实现对船舶吃水线视觉图像检测数据的采集;同时引入多维度水线特征识别算法,对采集的水线位置图像数据进行多维度特征分析计算,得到准确的船舶吃水线位置图像,解决报警准确度低的问题。最后利用仿真实验方式,对比证明设计系统的可行性与有效性。 相似文献
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现有推进器生成图像时采用的传统算法存在噪声辨识度低、图像噪声边缘计算精度差的问题。导致生成的故障图像模糊,无法精准对其分析。针对此种问题,提出三维视觉识别下推进器模糊故障图像清晰化仿真研究。首先,通过展开三维视觉高斯差算法对图像噪声粒子进行差分计算,明确有效图像轮廓;其次,引入噪声循环分解算法,对确定的噪声轮廓内噪声点进行弱化计算,提升有效图像锐度,视线清晰图像的效果。最后,通过仿真实验对提出的设计方法进行对比性数据验证,证明提出的三维视觉识别下推进器模糊故障图像清晰化仿真方法能够有效解决推进器故障图像模糊的问题。 相似文献
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为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。 相似文献
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针对传统船舶摆动螺旋桨目标周期图像成像系统,在特定周期下受到外界环境光影响,无法在微光环境中摆动螺旋桨目标清晰成像的问题,进行深度分析。根据分析结果提出设计摆动螺旋桨目标图像特定周期清晰成像系统。首先对传统系统硬件部分进行修正,修正方式采用创建新硬件的方式。通过创建微光COMS图像采集单元,对传统硬件图像采集环境参数进行提升修正;其次,引入图像噪声概率算法对采集图像进行噪声参数优化,得到清晰摆动螺旋桨目标特征周期图像。最后,通过对比实验的结果数据证明提出设计的系统能够解决传统系统特定周期摆动螺旋桨目标成像清晰度差的问题。 相似文献