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。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

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。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。     

动态权重的数字化刻面分类模式研究

构件的分类与描述是构件库管理系统的核心。文章在研究经典刻面分类模式的基础上,提出了一种基于动态权重的数字化刻面分类模式。该模式通过原子术语数字化、动态权重的引入以及构件间相关度的定义,将构件的检索过程转化为n维空间中向量与矩阵的乘法。改进后的分类模式有效提高了构件检索时的查准率与检索效率。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

融合Lite-HRNet的Yolo v5双模态自动驾驶小目标检测方法

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。     

海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

航海气象传真图的降噪处理

气象传真图是船舶驾驶员预知航行区域的气象信息及海况的主要途径.受电磁波和收发装置的影响,气象传真图在传输、接收的过程中会产生高斯噪声和椒盐噪声,严重时会导致接收到的气象传真图模糊不清和失真,这会影响船舶驾驶员的分析和决策.为此,基于偏微分方程(PDE)建立数学模型,对含有噪声的气象传真图进行降噪处理,取得了明显的效果,这为提高气象传真图的质量提供了一种可行方法.同时,这种方法也可运用于船舶其它的电子图像设备(如电子海图,雷达,AIS),有效降噪、提高图像质量.     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。