基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测

发布时间：2017-07-15 22:13

  本文关键词：基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测

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【摘要】：将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯度特征(binarized normed gradients,BING)方法中的目标候选区域提取算法进行改进,使其能够更加快速地进行候选区域的选择并保持较高的检测率。分析了海上多舰船目标的图像特征,提出了利用角点确定目标的候选基点,再利用ObjectNess BING检测模型训练获得的多目标尺寸进行候选区域的选择,对互联网上下载的多幅多舰船图像进行处理的结果表明,算法能够有效减少候选目标区域的数量并保持较高的检测概率。
【作者单位】： 海军航空工程学院控制科学与工程系;91868部队;中国国防科技信息中心;
【关键词】： ObjectNess二值化标准梯度特征 角点检测 模板训练 海面舰船 目标检测
【基金】：国家自然科学基金(61303192)资助课题
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言海上多舰船目标检测的任务是对感兴趣的舰船进行检测与识别。目标检测的好坏对海战、海上救援、海上反恐、海岛安全防御都具有重大的影响。时间是完成任务的根本,因此减少候选目标区域和提高目标检测运算速度显得尤为重要。文献[1]针对可见光遥感红外小目标检测问题,根据

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前4条

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本文编号：546017