本文關(guān)鍵詞：基于ObjectNess BING的海面多艦船目標(biāo)檢測(cè)

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【摘要】：將一幅圖像按照一個(gè)目標(biāo)的大小進(jìn)行縮放,然后計(jì)算其梯度特征,再對(duì)梯度特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,二值化能夠極大地提高目標(biāo)候選區(qū)域的選擇和檢測(cè)計(jì)算效率,減少耗時(shí)。由于對(duì)海上艦船目標(biāo)的檢測(cè)是具有豐富角點(diǎn)的人造目標(biāo),對(duì)ObjectNess二值化標(biāo)準(zhǔn)梯度特征(binarized normed gradients,BING)方法中的目標(biāo)候選區(qū)域提取算法進(jìn)行改進(jìn),使其能夠更加快速地進(jìn)行候選區(qū)域的選擇并保持較高的檢測(cè)率。分析了海上多艦船目標(biāo)的圖像特征,提出了利用角點(diǎn)確定目標(biāo)的候選基點(diǎn),再利用ObjectNess BING檢測(cè)模型訓(xùn)練獲得的多目標(biāo)尺寸進(jìn)行候選區(qū)域的選擇,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上下載的多幅多艦船圖像進(jìn)行處理的結(jié)果表明,算法能夠有效減少候選目標(biāo)區(qū)域的數(shù)量并保持較高的檢測(cè)概率。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院控制科學(xué)與工程系;91868部隊(duì);中國國防科技信息中心;
【關(guān)鍵詞】： ObjectNess二值化標(biāo)準(zhǔn)梯度特征 角點(diǎn)檢測(cè) 模板訓(xùn)練 海面艦船 目標(biāo)檢測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61303192)資助課題
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言海上多艦船目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)是對(duì)感興趣的艦船進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別。目標(biāo)檢測(cè)的好壞對(duì)海戰(zhàn)、海上救援、海上反恐、海島安全防御都具有重大的影響。時(shí)間是完成任務(wù)的根本,因此減少候選目標(biāo)區(qū)域和提高目標(biāo)檢測(cè)運(yùn)算速度顯得尤為重要。文獻(xiàn)[1]針對(duì)可見光遙感紅外小目標(biāo)檢測(cè)問題,根據(jù)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 王丁禾;復(fù)雜場(chǎng)景紅外艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

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10 謝熙;海天背景下海天線檢測(cè)及艦船目標(biāo)跟蹤研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：546017