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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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为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。 相似文献
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卫星遥感技术在老铁山水道溢油监测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
卫星遥感技术是实现海洋全面监测的必然手段。利用Landsat和NOAA卫星精度和时相的优势,可以确定污染面积、扩散方向、扩散速度。 相似文献
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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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水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。 相似文献
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人工神经网络技术在目标识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在多传感器信息融合的基础上讨论了目标种类识别的有关问题,并给出了直升机、固定翼飞机、导弹、水面舰艇、鱼雷、潜艇和水雷的识别准则和方法,并在此基础上提出了基于BP神经网络的目标种类识别模型。仿真计算结果表明,只要学习样本足够多,能够有效保证识别的正确性和克服基于规则的识别方法在模糊区识别效果差的问题。 相似文献
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地面红外运动目标图像处理与识别算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能在复杂背景环境下发现并识别出感兴趣的红外运动目标,分析了剔除复杂背景的算法,根据目标特性对目标进行检测识别,对运动目标的跟踪判定方法等.通过处理算法能够在复杂背景环境下检测出感兴趣的红外运动目标,有效剔除假目标,增强红外识别系统的识别概率. 相似文献
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大型船舶采用常规导航方法在窄河道进行导航时,存在导航精度较低的不足,为此提出了图像处理技术船舶导航过程的应用研究。基于图像处理程序的嵌入,以及导航参数的计算,完成图像处理技术船舶导航参数的确定;依托船舶的定位分析、船舶航线的路径分析,实现了图像处理技术船舶导航过程的应用研究。实验数据表明,提出的应用船舶导航方法较常规船舶导航方法,导航精度提高47.14%,能够使大型船舶在窄河道范围内进行有效导航。 相似文献
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如何将火灾消灭于萌芽状态一直是舰船消防报警系统急需解决的主要问题.讨论了火灾火焰图像的识别技术,研究了火灾火焰和其他一些干扰现象的面积变化规律、边缘变化规律、形体变化规律、闪烁频率规律和整体移动趋势,并且针对每一种规律都提出相应的图像识别算法.实验结果表明,该技术具有明显的优点. 相似文献
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基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2014,(12):112-115
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。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
遥感图像分类一直是舰船应用领域的关键技术,由于遥感图像具有多波段、高维特征等特点,当前遥感图像分类技术面临一定的挑战。为了获得更优的舰船遥感图像分类结果,提出一种多分类器加权组合的舰船遥感图像分类方法。首先分析舰船遥感图像分类研究的历史,找到导致单分类器的舰船遥感图像分类错误率高的原因,然后引入双边滤波算法对原始舰船遥感图像进行去噪,并提取舰船遥感图像分类纹理特征,最后采用多种方法建立舰船遥感图像分类器,并对它们进行加权组合,输出舰船遥感图像的最终归属。仿真测试结果表明,本文方法获得了比单分类器更优的舰船遥感图像分类正确率,舰船遥感图像分类结果更加可靠。 相似文献