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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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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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基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在现代海洋运输及海上军事业务中,对船舶目标的有效定位及跟踪是保证海洋运输安全的有效方法之一。现有的海上目标检测跟踪系统中,有基于雷达目标检测﹑水声目标检测及卫星遥感图像的目标检测方法。由于海上环境的复杂性及目标物的快速移动性,基于遥感图像的目标检测成为最重要的方法之一。本文分析现有船舶目标物的特征参数,提出船舶卫星遥感图像快速有效的船舶目标特征值提取算法,最后给出了基于此算法的数据库设计。 相似文献
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船舶遥感图像的识别技术在军事、民用领域的应用潜力非常大,船舶遥感领域的遥感卫星、计算机处理器等硬件设备获得了迅速发展,而图像过滤、特征识别等软件技术亟需提升。本文分别从图像滤波、图像聚类算法、图像分割等方面进行研究,结合C++编程语言,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了船舶图像颜色特征目标自动采集系统,取得了良好的效果。 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