光学遥感图像舰船目标检测算法研究

针对航天图像舰船目标快速检测问题,本文提出了一种复杂海洋背景中舰船目标的快速提取,舰船尾迹的检测及目标检测算法。根据人类视觉注意机制,把梯度作为视觉注意前期的简单特征,然后以开尔文尾迹为主要依据,以区域灰度方差表示纹理粗糙度,进行舰船尾迹识别,最后分析舰船检测的原则和主要特征,提出舰船目标检测流程,并进行目标检测实验,实现准确的尾迹识别和目标检测。     

基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测研究

焊接技术是影响舰船制造水平的重要因素,在舰船焊接中受多种因素影响会出现焊缝缺陷,尤其在压力管道、外板等焊接部位易出现焊缝,对舰船航行安全构成极大威胁,易引发航行事故。为有效消除焊缝缺陷,必须采用识别监测技术准确识别缺陷和定位缺陷,并对焊缝缺陷进行处理,以提高舰船焊接质量,稳定舰船结构。本文介绍极限学习机算法、优势与改进,提出基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测技术方法,能够准确检测出舰船焊缝缺陷。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法

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。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

基于混沌理论和改进极限学习机的船舶升沉预报

船舶升沉运动预报是主动升沉补偿系统中的重要组成部分.为了满足船舶升沉运动预测的实时性和准确性要求,本文提出了一种混沌理论与增强搜索极限学习机相结合的混合方法(CES-ELM).在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用基于误差最小化的方法生成ELM隐藏节点并不断更新权值;利用优化后的模型参数建立船舶运动预测模型.不同海况下的仿真结果表明,该方法的预测平均绝对百分误差小于10％,与传统的ELM和LSSVM模型相比,该模型能有效提高预测精度和鲁棒性.     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的遥感图像中存在的边缘清晰度低、噪声干扰大等问题,本文在统计学习的基础上利用支持向量值轮廓波变换进行海上遥感图像去噪处理。阐述支持向量值轮廓波变换,并建立相干斑噪声模型,通过支持向量值轮廓波变换对此模型进行处理,最后进行不同算法的对比实验。实验结果表明,本文算法能够保持原始图像的细节信息,泛化能力好。     

基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术

首先运用OSTU算法对舰船目标图像的陆域和海域空间分离,进而提出一种基于云干扰背景的高斯分布混合统计模型进行虚假目标的过滤。在实现舰船目标(ROI)检测的基础上,又根据舰船图像的特征提取形态特征和尾迹特征等,精确实现对舰船目标鉴别。数据表明,通过以上步骤的技术处理,能够很好地实现对遥感图像的舰船目标进行虚假过滤和快速的舰船特征提取。     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。     

基于深度学习的监控视频中船舶识别方法

针对当前监控视频中船舶识别成功率低、无法进行在线识别的难题,为了对监控视频中船舶进行准确识别,提出基于深度学习的监控视频中船舶识别方法。首先对监控视频中船舶识别原理进行分析,采集船舶识别的监控视频,将船舶识别从背景中分割,然后提取船舶识别的不变矩特征,将不变矩特征输入深度学习算法中进行训练,建立监控视频中船舶识别模型,最后进行了多个监控视频中船舶识别验证性实验。实验结果表明深度学习算法可以准确对监控视频中的船舶进行识别,提高了监控视频中船舶识别成功率,误识率急剧下降,远低于当前其它监控视频中船舶识别方法,实时性要也要高于其它识别方法,是一种速度快、结果可信的监控视频中船舶识别方法。     

基于任务调度算法的舰船图像处理系统

分析关键路径任务调度步骤和方式,指出其计算速率低等问题,在此算法的基础上进行任务复制,充分利用节点机之间的间隙来提高系统的利用率,减小通信开销及并行计算的时间。最后在船舶模糊图像还原仿真实验中设置不同数量的节点机,仿真结果说明本文所改进的任务调度算法使并行计算的时间缩小,减少节点间的通信损耗。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。