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针对现有舰船上采用的导航系统存在北斗卫星信号接入识别率低、目标识别精度差的问题。提出基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法。针对传统方法对北斗卫星信号运算过程资源消耗大,运算率低的问题,引入Cstx小波融合算法,对北斗卫星信号进行定向专属计算。同时,为解决目标识别精准度低的问题,引入神经追踪特征算法,对专属解析后的北斗卫星图像目标进行动态特征追踪与提取锁定。最后,通过仿真模型实验证明,提出的基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法,能够快速、有效、精准锁定识别北斗卫星导航内设定目标。 相似文献
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传统的多波段舰船图像目标精准识别系统存在着识别性能差的缺陷,为此提出基于曲线进化的多波段舰船图像目标精准识别系统设计研究。多波段舰船图像目标精准识别系统硬件设计主要包括传感器、采集卡、微处理器、适配器与通信单元,软件设计主要包括多波段舰船图像预处理模块、多波段舰船图像目标检测模块与多波段舰船图像目标识别模块,通过硬件与软件的设计实现了多波段舰船图像目标精准识别系统的运行。通过实验得到,设计的多波段舰船图像目标精准识别系统识别率比传统系统高出20.6%,说明设计的多波段舰船图像目标精准识别系统具备更高的识别性能。 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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针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。 相似文献
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利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别,识别距离较短,导致识别范围受限。针对上述问题,提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。该方法分为3步:1)对舰船红外图像进行预处理,包括图像滤波、图像增强、图像分割;2)利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征;3)以图像特征作为模糊数学模型特征因子,构建模糊集合,并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决,完成目标识别。结果表明:与基于SVM和基于神经网络的方法相比,利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别,识别距离延长10 m和20 m,识别范围扩大。 相似文献
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为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。 相似文献
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《舰船科学技术》2015,(9):181-185
基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。 相似文献
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传统舰船组合相似度图像检索方法索引过程图像分割严重,造成图像特征索引方式单一,为此设计基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索系统。通过多单元协作的方式完成图像检索系统框架设计,设立全局特征融查询模块,以图像特征全局融合方式进行查询,使用相似度提取模块,对特征相似度较高的图像进行连接选取;对图像进行全局特征融合后,计算图像相似度,实现舰船组合相似度图像检索。实验数据表明,设计的舰船组合相似度图像检索系统能够实现多种方式的图像索引。 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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传统多船舶图像拼接方法在使用实践过程中,存在无法对多艘高度相似的船舶进行特征区分,导致在拼接过程中拼接位置出现错误的问题。提出基于图像匹配的多船舶图像拼接方法,首先通过引入M-KAZE算法,对高相似度的船舶进行细节的非线性尺度特征识别计算,使每张船舶图像的特征更为清晰;接着,引入稀疏特征像素点拼接算法对多张船舶图像的稀疏特征进行关联计算,从而完成多艘船舶图像的准确拼接;最后,通过仿真实验证明提出方法的可行性。 相似文献
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舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为提高船舶目标检测中图像拼接质量,本次针对传统拼接方法存在的问题:无法同时实现拼接图像画质以及结构相似度的双向目标,研究了一种新的舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接方法。该方法主要分为三步骤,首先对待拼接的模糊视频高动态图像进行处理,包括图像去噪、图像分割、图像畸形矫正,然后在此基础上利用基于特征信息方法进行图像配准,主要包括图像特征提取、图像匹配等,最后采用直接平均算法实现图像融合,完成图像拼接。结果表明:与传统图像拼接方法相比,本方法操作下,图像峰值信噪比分别提高1.8 d B和2 d B,结构相似度分别提高10.8%和8.2%,证明了本方法的有效性和优越性。 相似文献