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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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现有的电子组件缺陷自动检测分析方法均存在着检测效率低下的弊端,为此提出嵌入式平台下船舶电子组件缺陷自动检测分析方法研究。通过对电子组件图像的预处理得到电子组件缺陷目标图像,采用数据拟合方法对图像进行分割,以此为基础,对电子组件缺陷特征进行提取,利用决策树模型计算电子组件缺陷图像的决策因子,将其与标准决策因子进行比较分析,实现了嵌入式平台下船舶电子组件缺陷的自动检测分析。通过实验得到,与现有的电子组件缺陷自动检测分析方法相比,提出的电子组件缺陷自动检测分析方法得到的电子组件缺陷目标图像质量与检测效率更高,充分说明提出的电子组件缺陷自动检测分析方法具备更好的检测性能。 相似文献
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为利用精准的舰船尾迹检测结果,为航速航向信息反演等应用提供基础,提出基于傅里叶变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。利用分数阶傅里叶变换方法,通过线性积分变换以及平面旋转两部分,变换舰船尾迹SAR图像,将其划分为高频子带与低频子带。利用Radon变换方法,累加SAR图像低频子带内直线像素点的灰度值,获取像素点与舰船尾迹线的几何对应关系,搜索Radon变换域中的峰值点位置,获取最终的SAR图像舰船尾迹线检测结果。实验结果表明,该方法可以有效检测SAR图像中的卡尔文尾迹、布拉格尾迹等不同类型的舰船尾迹,具有优越的舰船尾迹检测效果。 相似文献
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为实现不同载荷下船体框架变形程度自动精准检测,设计一种新的船体框架变形程度自动检测系统。此系统的光电探测模块由线阵CCD相机,采集船体框架变形图像后,通过图像采集和传输单元将采集的图像打包整理,使用网络交换机传输至中心控制台的工控计算机,工控计算机启动基于相机位姿的船体框架变形程度测量模型,结合线阵CCD相机位姿数据,计算获取图像中船体框架变形检测点的实际变形量,完成变形程度自动检测。经实验验证,所设计系统在6级海况载荷、8级海况载荷工况中,对船体甲板框架变形程度自动检测结果,与实际值不存在明显的异常偏差,吻合度显著,可实现不同载荷下船体框架变形程度自动精准检测。 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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由于受自然条件的影响,从SAR图像中提取海岸线存在弱边界的问题.此外海岸线附近存在复杂的微地形,使得传统的目视解译和基于边缘信息的图像边缘检测方法在SAR图像中难以得到连续、完整的海岸线.针对上述问题,文中提出了一种基于几何活动轮廓模型的海陆分界线检测方法.该方法采用新的符号压力函数对几何活动轮廓模型进行改进,结合全局的区域光滑信息作为曲线演化的收敛条件,并将其用于SAR图像的海岸线检测.实验结果表明,文中方法具有迭代次数少、精确度高的特点. 相似文献
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传统的船舶吃水线自动检测方法自动化水平较低,无法获取精准的检测结果。为了解决该问题,提出基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法。从机器视觉系统提取吃水异常数据,在采用修正思想对船舶吃水异常数据进行补偿,在此基础上,应用定量分析表,设置船舶吃水线自动检测标准,待完成上述操作步骤后,对船舶吃水线进行自动检测,由此完成基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法的设计。实验选择在水质较为清晰的水域,并随机选取8个实验参数,对2种检测方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的自动检测结果更精准。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提升舰船尾迹光学信号异常特征识别效果,提出舰船尾迹光学信号异常特征贝叶斯识别方法。针对合成孔径雷达系统采集的舰船尾迹SAR图像中舰船尾迹与海杂波边界区分不清晰的情况,使用图像分割和归一化的Hough变换检测方法实现舰船尾迹图像增强;依据气泡运输方程提取舰船尾迹直方图,根据直方图内峰值点密集程度,提取舰船尾迹光学信号特征,将该特征作为输入,使用贝叶斯分类模型输出舰船尾迹光学信号异常特征识别结果。实验结果表明:该方法可有效增强舰船尾迹SAR图像,也可有效提取舰船尾迹直方图,并准确提取舰船尾迹光学信号特征和识别其中的异常特征。 相似文献