Grabcut算法在无人机影像船舶目标识别的应用

近年来,基于无人机的海上探测与侦察技术获得了迅速发展,利用无人机进行海上船舶目标的识别已经成为一项热点研究,基于图像的目标识别也是其中的重点和难点。传统的图像分割包括边缘检测、聚类分割等,本文结合Grabcut算法和卷积神经网络技术,开发一种新型船舶影响目标识别技术,在提高图像目标识别效率的基础上也提高了目标识别的精度,具有实际应用价值。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

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。