基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

神经网络的舰船航迹跟踪分析

舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。     

云计算技术的舰船运动目标自动跟踪

针对传统舰船运动目标的自动跟踪方法存在滞后性,导致舰船运动目标无法完整出现在搜索窗中的问题,提出一种云计算技术的舰船运动目标自动跟踪方法。首先提取舰船运动目标特征点,使用Harris算子图像的一阶导数提取出舰船运动目标特征点,然后利用云计算的分布式的计算特点,分布计算舰船运动目标的跟踪向量,得到循环跟踪矩阵,选取跟踪目标搜索窗,计算目标搜索窗的大小后,实现舰船运动目标自动跟踪。实验结果表明,与传统舰船运动目标自动跟踪方法相比,云计算技术的舰船运动目标自动跟踪方法不存在滞后性,搜索窗中可以全部呈现出舰船运动目标。     

三维动态舰船图像颜色特征自动提取及应用研究

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。     

基于神经网络的红外图像舰船统计特征分析

目前研究的红外图像舰船统计特征分析方法全面性较差,准确性较低。为了提高舰船统计特征提取的准确度和精度,本文借鉴神经网络工作原理,进一步对红外图像识别到的舰船目标进行统计特征提取,实现预期设计的效果。本文首先了解舰船红外成像的工作原理,然后利用图像滤波、图像增强技术以及图像分割操作对舰船图像数据进行预处理分析,利用特征目标模糊分类识别方法初步实现红外图像舰船统计特征的识别,然后调用神经网络技术,完善红外图像舰船统计特征提取流程。实验表明,设计方法具有很好的全面性和准确性,实现研究目标,可以投入使用。     

基于计算机视觉的船舶纯方位目标跟踪方法研究

受外界环境因素的影响,传统方法在船舶纯方位目标跟踪中存在一定的偏差。为了克服这一问题,引入计算机视觉技术,在待跟踪的船舶上安装计算机视觉传感装置,并利用该装置实时采集船舶航行图像。通过对图像的处理与分析,得到船舶目标的初始位置信息。以定位结果为起点,在构建纯方位目标运动模型的基础上,计算目标船舶的航向角,判断船舶的航迹运动方向。实时更新目标船舶的定位信息与航向角信息,从而实现船舶纯方位目标跟踪。实验结果表明,与传统的目标跟踪方法相比,所设计的方法能够有效降低船舶跟踪误差,具有较强的实用性。     

基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法

为保证不同海上环境下,舰船无线传感网络目标跟踪的可靠性,提出基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法.采集舰船目标图像,采用改进的Retinex算法增强舰船目标图像,提升图像细节和质量,通过无线通信方式进行图像传输,依据摄像头标定原理转换目标图像坐标为世界坐标系坐标,获取舰船目标的实际位置,完成舰船无线传感...     

基于神经网络的舰船红外图像特征提取和检索方法

传统方法针对舰船红外图像特征,形状特征量提取不够全面,导致目标舰船检索准确率较差。针对这一问题,提出神经网络的舰船红外图像特征提取和检索方法。预处理红外图像,利用脉冲耦合神经网络,捕捉灰度值相近的像素值,分割目标舰船,分别提取辐射特征、形状特征和不变量特征,将其输入支持向量机,进行训练,分类决策舰船特征,对比样本库实现检索。进行对比实验,结果表明,此次设计方法相比传统方法,确保了红外图像有效检索帧数,在此基础上,提高了目标舰船检索准确率,使检索结果更加可靠。