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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
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基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别 总被引:2,自引:2,他引:0
研究舰船的损伤识别对于保障船舶在海面上安全航行具有重要意义。本文提出基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别算法,充分考虑小波变换的多尺度细化特性,对获取到的舰船图像进行小波变换和分形计算。通过实验验证了该算法的区分度好,差异性大,可靠性强,有利于利用神经网络进行损失识别。 相似文献
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舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进多尺度加权排列熵(improved multisacle weighted permutation entropy, IMWPE)相结合的方法进行特征提取,将原始信号通过VMD分解成多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),选取能够充分体现目标复杂度特征的IMF作为研究对象,然后通过IMWPE方法采用平移均值法解决多尺度加权排列熵(multisacle weighted permutation entropy, MWPE)的单一粗粒化问题。实验数据表明,将本文算法与对比算法提取的特征参数经过粒子群优化的支持向量机(particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM)进行分类识别,IMWPE算法识别率最高,具有良好的稳定性和优越性。 相似文献
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为提高舰船辐射噪声识别的准确率,针对辐射噪声这种非平稳、复杂的信号,提出一种基于小波包分解与多特征融合的特征提取方法.同时,引入深度学习模型,将提取到的特征作为识别分类的依据,采用卷积神经网络和长短时记忆神经网络作为分类器.对单一特征的分类结果与融合的多特征分类结果进行比较,对直接提取的特征分类结果与基于小波包分解提取的特征分类结果进行比较,对卷积神经网络、长短时记忆神经网络和机器学习的识别分类结果进行比较,结果表明,采用基于小波包分解与特征融合的特征提取方法和基于深度学习的分类识别方法能显著提高舰船辐射噪声识别的准确率. 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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《舰船科学技术》2019,(22)
传统海洋水线面图像识别系统在使用过程中,受到自身硬件参数限制,无法对高精度特征图像边缘进行自动识别计算,导致图像识别率与识别效率降低;同时,传统识别系统中的算法对线扫步长参数优化存在匹配量失常的问题,从而导致传统海洋水线面图像特征识别系统识别率差,计算识别效率低。因此,提出海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计,首先,创建高精度视觉图像采集阵列;通过引入高精度摄像模块、图像采集卡与图像处理芯片等元件,完成水线面视觉图像高清采集与预处理硬件的设计;接着,通过在硬件主控中引入边缘残像特征识别算法,对图像边缘特征进行像素点识别;同时提出设计中在系统软件设计中引入自动化识别算法,配合特征识别计算,实现水线面视觉图像的自动化识别效果;最后,通过设计的仿真实验,证明设计系统具有识别精度高,识别速度快、稳定向好的特点。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(14)
舰船电子设备故障诊断主要依靠故障分类器对故障特征的识别,因此分类器识别结果的准确性尤为重要。在分类器识别过程中,会存在部分未被滤除的噪声信号对其进行干扰,影响分类器识别结果,降低其诊断结果准确率。为了解决此类问题引入大数据驱动,提出大数据驱动的舰船电子设备故障智能诊断研究。依托大数据信息流,完成对故障特征的提取。采用数据特征免疫算法,对特征数据进行免疫计算,在免疫特征数据基础上完成对噪声数据的滤除计算。最后,对分类器识别特征量进行更新,实现分类器对故障目标的智能诊断。通过与传统诊断方法的10组差异化数据对比表明:提出的诊断方法,具有诊断结果稳定性好、适用性强、准确率高的特点。 相似文献
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为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。 相似文献