云计算平台的海量舰船目标图像识别

发布时间：2018-05-20 03:05

  本文选题：舰船目标 + 云计算平台　； 参考：《舰船科学技术》2017年24期

【摘要】：针对传统海量舰船目标识别方法存在检测用时长、监测精度低等问题,因此,本文以云计算平台为研究基础,对该平台提取的海量异常舰船目标图像特征,进行识别方法的研究。首先,利用C-V水平集模型对舰船目标进行分割,根据轮廓曲线方程求解能量最小值后,使区域内的轮廓曲线逼近于图像目标边界,实现舰船目标的有效识别,最后实验证明,本文研究的智能监测方法用时短、监测精度高,且能够对舰船目标进行准确跟踪,具有很好的实用性。
[Abstract]:Aiming at the problems of long detection time and low monitoring precision in traditional massive ship target recognition methods, this paper takes cloud computing platform as the research foundation, and extracts the features of massive abnormal ship target image from this platform. The recognition method is studied. First of all, the C-V level set model is used to segment the ship target. After solving the minimum energy value according to the contour curve equation, the contour curve in the region approximates to the image target boundary and realizes the effective recognition of the ship target. The intelligent monitoring method studied in this paper has the advantages of short time, high monitoring precision, accurate tracking of ship targets and good practicability.
【作者单位】： 中山职业技术学院;
【分类号】：TP391.41

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