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为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。 相似文献
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遥感卫星探测是进行海上舰船目标探测与识别的主要途径,受限于海上气象条件,比如海雾、阳光反射等,海上船舶的遥感图像往往存在大量噪声。为了提高船舶遥感图像的目标识别精度,本文针对船舶遥感图像的图像处理技术进行系统研究,主要包括船舶遥感图像的特征分析,遥感图像的噪声过滤与增强,对于改善遥感图像的目标识别效率有重要的意义。 相似文献
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船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。 相似文献
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传统的遥感图像低分辨率特征识别方法在有限空间下很难清晰准确地完成识别工作,尤其是在区分靠岸船舶和离岸船舶问题上显现出很大的局限性。为了解决此问题,研究了一种新的有限空间下船舶遥感图像低分辨率特征识别方法,首先构建了识别框架,阐述了当船舶位于水体中央和停靠在海岸边时采用的不同识别方法;然后介绍了识别过程,识别过程由水体提取、矢量分解、起点终点划分、模拟检测4步构成;最后通过与传统方法进行对比验证了该方法的识别效果,由实验结果可知,研究的识别方法可以快速精准地完成特征识别,具有很大的市场发展空间。 相似文献
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船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性.为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度.本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法,将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中,借助算法训练... 相似文献
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为了提高我国海上交通的管理水平,维护我国领海的安全,进行严格的海域监控非常有必要。舰船的目标识别技术是指利用卫星技术和图像分析技术,快速、准确的识别海域内船舶。本研究针对大型港口的船舶识别问题,系统的研究了卫星遥感图像的去噪、特征提取、灰度处理等内容,对提高船舶识别的效率和精度有重要的意义。 相似文献
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传统船舶特征识别结果准确性较低,且相关人员不能根据此结果,快速完成船舶图像复原。为解决此问题,设计基于红外图像的船舶特征识别方法。通过ROI低分辨率红外图像提取、图像特征相邻方向指示2个步骤,完成基于低分辨率红外图像的船舶特征识别。通过ROI高分辨率红外图像提取、图像增强预处理2个步骤,完成基于高分辨率红外图像的船舶特征识别。设计对比实验结果表明,基于红外图像的船舶特征识别方法,与传统方法相比,能够保证特征识别结果的准确性,为快速完成船舶图像复原操作提供可能。 相似文献
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海上舰船的航行统计特征和目标识别对于海上交通管理与监察部门有重要作用,一方面,舰船的航行统计特征是海上航线管理与调度的基础,可以减少海上船舶的碰撞事故;另一方面,舰船目标的特征识别可以帮助监察部门分辨敌我船舶,维护海上领域的安全。随着计算机技术与探测技术的发展,海上舰船的目标识别与特征提取技术取得了明显的进步,本文重点研究了基于支持向量机的舰船红外图像统计特征识别与提取技术,包括图像样本分类等方面,并进行了舰船红外图像边缘像素识别的仿真试验。 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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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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为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。 相似文献
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