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传统舰船目标图像不变特征的识别方式,图像特征识别的稳定度较低,舰船图像表面特征瑕点较多。对此提出了一种新型舰船目标图像特征快速识别技术。通过图像转化和背景帧差法对船舶目标图像进行灰化处理,提取局部特征点;再对舰船图像局部特征点的稳定度、重复度和匹配度的3项参数进行求取,并对其进行维数分析,实现舰船目标图像不变特征的快速识别。仿真实验表明,新型舰船目标图像不变特征快速识别方法与传统识别方法相比,Rtc图像离散度更低,在5 T目标图像下,最多可以减少27×106 T的瑕点,可以证明新型目标图像不变特征快速识别方法识别稳定度更高,图像产生的瑕点更少。 相似文献
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《舰船科学技术》2018,(24)
舰船是一种海上军事目标,对其进行高精度识别具有重要的研究意义,传统舰船识别方法通用性差,无法识别所有类型的舰船型号,导致舰船的误识概率相当高,为了有效降低舰船误识概率,提高舰船识别的精度,提出了基于激光雷达信号的舰船识别方法。首先对激光雷达的工作原理进行分析,并通过激光雷达信号成像技术获取舰船图像,然后从舰船图像中提取识别特征,并根据特征进行舰船图像匹配,从而实现舰船识别,最后进行激光雷达信号的舰船识别性能测试,实验结果表明,本文方法可以有效地识别舰船类型,舰船的误识概率要明显少于对照舰船识别方法,提高了舰船识别率,实验结果验证了本文方法的先进性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
当前舰船数字图像识别方法存在明显不足,如识别成功率低、识别过程太复杂等。为了改善舰船数字图像识别准确性,提出一种舰船数字图像局部模糊特征智能识别方法。首先收集舰船数字图像,并进行噪声除去处理,以获得更优的舰船数字图像识别特征;然后提取舰船数字图像识别的局部特征,并引入主成分分析算法对特征进行分析,减少特征数量;最后引入模糊聚类算法计算舰船数字图像特征之间的距离。根据距离划分舰船数字图像的类型,在Matlab环境中的舰船数字图像识别测试结果表明,本文方法解决了当前舰船数字图像识别方法的局限性,舰船数字图像的平均识别率超过92%,舰船数字图像的误识率极低,识别结果明显好于当前几种重要的舰船数字图像识别方法,具有实际应用前景。 相似文献
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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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《舰船科学技术》2017,(15)
针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响。实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率。 相似文献
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针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率. 相似文献
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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 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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《舰船科学技术》2017,(13)
针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。 相似文献
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针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率. 相似文献
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以提升舰船颜色特征的应用技术水平,研究三维动态舰船图像颜色特征自动提取和应用方法。通过相机采集三维动态舰船图像颜色特征后,先使用PCA算法获取三维动态舰船图像的颜色特征子空间,再通过K-means聚类算法得到三维动态舰船图像颜色特征,以该颜色特征作为基础,分别利用支持向量机算法和二阶常速模型实现舰船目标识别和航迹跟踪。实验结果表明,该方法可有效提取三维动态舰船图像颜色特征的R、G、B分量,提取舰船图像颜色特征能力较强。将提取到的三维动态舰船图像颜色特征,应用到舰船目标识别和航迹跟踪,可有效识别舰船和跟踪舰船航迹,应用效果较为显著。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(16)
传统舰船图像特征识别方法仅能对图像大范围特征像素信息进行识别,而对图像细微像素特征识别效果,远远达不到实际应用要求。导致大量细节特征舰船图像,无法准确完成特征的识别处理,影响整体应用效果。为了解决细节特征信息识别问题,提出大数据背景下的舰船图像特征识别研究。利用大数据计算能力,对图像特征结构分布进行特征模型建立;根据特征分布特点,利用大数据算法,确定细节图像区域构成像素点特征。最后根据特征信息,分散检索全局目标图像像素信息,完成识别输出过程。通过与传统图像识别方法的10张图像359 035万个像素点的识别测试表明,提出方法能够在最短的时间内,完成预设细节图像特征点的识别任务,且识别准确率达到98.72%以上。 相似文献