智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法

针对舰船网络视频图像在无损压缩传输过程中受到无损压缩系数的影响,以缩短舰船网络视频图像的无损压缩传输延时为目的,提出了舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法研究。采用彩色分块处理技术分块处理对舰船网络视频图像,提高舰船网络视频图像的传输速度,将舰船网络视频图像的无损压缩任务分配给其他节点,解决舰船网络视频图像在能量受限节点处的无损压缩传输能力的不足,提取了网络视频图像无损压缩传输准确性,通过舰船网络视频图像无损压缩传输优化流程设计,实现了舰船网络视频图像无损压缩的传输优化。实验测试结果表明,提出的舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法当无损压缩系数为50%、舰船网络视频的大小为1 024×20时,舰船网络视频图像的无损压缩传输延时最短。     

舰船阴影检测算法在视频图像中的应用

海上舰船的监控有利于加强船舶监管水平,提供船舶航行的安全性,随着视频传感器与计算机技术的发展,海上舰船视频监控覆盖的范围越来越广,与此同时,视频监控的目标识别与图像处理技术也得到了一定的发展。视频图像中的阴影会降低目标识别的精度,因此,在进行舰船视频图像处理时必须要利用阴影消除算法,来改善舰船目标识别的水平。本文介绍一种基于色彩空间的阴影消除算法,并结合信号降噪技术,提升了监控视频图像中舰船目标检测的精度。     

纹理高阶分形特征的海面舰船目标检测方法

为了提高海面舰船目标检测效果,提出纹理高阶分形特征的海面舰船目标检测方法。首先分析海面舰船目标检测原理,并对海面舰船目标图像进行处理,然后提取海面舰船目标检测的纹理高阶分形特征,并引入卷积神经网络分析海面舰船目标的变化特点,从而建立海面舰船目标检测模型,最后通过仿真实验分析海面舰船目标检测的效果。结果表明,对复杂背景的海面舰船目标,本文方法不仅提升了海面舰船目标检测的准确性,解决了海面舰船目标漏检的难题,而且海面舰船目标检测速度明显加快,可以实现海面舰船目标实时监控。     

舰船监控视频传输中虚假图像识别方法研究

传统的舰船监控视频传输中虚假图像识别方法图像识别精准度低,为此设计一种舰船监控视频传输中虚假图像识别方法。采用加权平均值法对虚假图像灰度化处理,并利用直方图均衡化处理的方法对虚假图像中的灰度直方图转换。同时,采用二维双树小波变换方法对虚假图像重建以及图像分割,对舰船监控视频传输中虚假图像背景更新,完成了舰船监控视频传输中虚假图像识别。实验证明,此次设计的图像识别方法比传统方法的识别精准度高,实际应用意义大。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。     

恶劣环境下监控视频中舰船图像增强研究

受到舰船监控应用环境的影响,恶劣环境下监控视频中会因为低照度原因,出现视频图像运动影像模糊问题,严重影响视频监控应用。为此,提出恶劣环境下监控视频中舰船图像增强研究。首先对低照度舰船监控视频图像进行降噪明度提升计算,接着对视频图像运动目标轨迹进行增强计算,最后对图像全局通道进行模糊遮罩层的去雾计算,从而完成图像增强计算。为了证明提出研究方法的有效性,通过仿真对比实验对提出方法与传统方法进行测试,根据测试结果,得出有效性结论。     

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。     

船舶视频监控图像的多特征集成研究

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。     

低分辨率船舶视频监控图像的边缘轮廓提取

目前船舶视频监控图像以其灵敏、实时、可靠性等优势被广泛使用在海洋航运工程中。然而,由于船舶航运环境复杂,易对监控图像画面质量产生干扰,导致监控图像分辨率和信噪比相对较低,造成图像边缘轮廓提取困难等问题。因此提出结合PID模糊算法以及图像灰度映射函数进行精准有效的图像边缘轮廓提取和检测的方法。该方可针对低分辨率船舶航视频图像进行降噪处理,精确定位边缘轮廓,提高图像分辨率和对比度,从而得到精确的边缘轮廓信息数据。最后为验证方法的有效性进行仿真实验,实验检测结果表明该方法能快速精准的对低分辨率船舶视频监控图像边缘轮廓进行提取,降噪处理效果十分突出,有效解决了传统方法耗时较多提取效果差等问题,符合视频监控图像处理的评价体系标准,应用渠道十分广泛,具有较高的参考价值。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

自适应直方图均衡处理下船舶视频监控图像去雾算法

由于现有船舶视频监控图像去雾算法没有物理模型的支持,会损失图像中部分信息,存在着去雾时间复杂度较高的问题,为此提出自适应直方图均衡处理下船舶视频监控图像去雾算法研究。估算图像透射率以及全局大气光强,将有雾图像转换为直方图,均衡化处理直方图灰度级,使像素点均匀分布在整个灰度级上,实现船舶视频监控图像的去雾。仿真对比测试结果表明:与现有代表算法相比较,提出算法滤波窗口尺寸合理性高、亮度系数小,表明提出算法的去雾时间复杂度低,适合大力推广使用。     

基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

基于遥感图像的舰船运行信息提取方法

舰船运行过程体系复杂,通过对舰船运行信息提取,实现对舰船的实时状态监测,提出基于遥感图像的舰船运行信息提取方法。采用遥感探测方法进行舰船运行的图像采集,对采集的舰船遥感图像进行级联小波降噪处理,采用模板匹配方法进行舰船运行遥感图像的分块融合,实现运行状态特征量的图像反馈识别。根据对遥感图像的边缘轮廓检测结果进行舰船运行状态的实时监测和信息提取,提高舰船运行状态的可视化量化分析能力。仿真结果表明,采用该方法进行舰船运行信息提取能准确检测到舰船的运行特征信息,输出图像的信噪比较高,舰船运行状态的视觉监测性能较好。     

主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用

应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。     

舰船视频监控数据压缩算法的设计

数据压缩算法是舰船监控视频系统中的重要技术,直接影响舰船监控视频传输的实时性,针对当前舰船监控视频数据压缩算法存在压缩比小、信息丢失严重等不足,设计了基于剪切波变换和压缩感知算法的舰船监控视频数据压缩算法。首先对当前舰船监控视频数据压缩算法进行研究,找到各种算法存在的局限性,然后对舰船监控视频原始数据进行去噪处理,减少噪声传输所占的通信资源,并采用剪切波变换对舰船监控视频数据进行分解,最后采用压缩感知算法对剪切波变换系数进行压缩处理,减少舰船监控视频数据规模,并通过剪切波反变换对舰船监控视频数据进行重构。与对比舰船监控视频数据压缩算法的仿真对比测试结果表明,本文算法能够在保持舰船监控视频数据原始信息的基础上,对舰船监控视频数据进行了最大限度的压缩,而且舰船监控视频数据压缩速度快,获得了对比算法更加理想的舰船监控视频数据压缩结果。     

舰船网络服务器的网络流量异常检测

舰船网络服务器是保证舰船正常运行的重要设施。舰船网络服务器一旦遭到入侵,网络流量就会发生异常,严重影响舰船的正常运行。但现有的舰船网络入侵检测方法无论从速度还是准确性上都无法满足入侵检测的要求。基于该模型,提出一种船舶网络流量异常检测方法。通过对舰船网络流量异常特征提取算法的优化,找出最佳特征子集,进行去噪,建立舰船网络流量异常检测模型,优化流量异常检测流程,以实现对舰船网络服务器的网络流量异常检测。最后通过测试结果表明:舰船网络服务器的网络流量异常检测方法能有效地检测船联网系统的异常状态,在保证检测精度的前提下,可以大大缩短检测时间。