直线特征辅助的靠岸舰船检测
发布时间:2022-02-22 09:48
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。
【文章来源】:测绘科学技术学报. 2019,36(03)北大核心
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
1 检测方法
1.1 兴趣区域提取
1.2 岸线分析
1) 图像预处理。
2) 舰船上下文直线特征检测。
3) 兴趣区域直线特征检测。
4) 舰船方向筛选。
1.3 目标识别
1) 确定舰船搜索方向与搜索路径。
2) 确定搜索窗口。
3) 获取侯选目标。
4) 侯选目标识别。
5) 非极大值抑制。
2 实验结果与分析
2.1 实验数据
2.2 检测结果分析
2.2.1 兴趣区域提取结果
2.2.2 舰船检测结果
3 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]高分辨率遥感图像投影分析的靠岸舰船检测[J]. 张磊,洪星,王岳环,周斌. 中国图象图形学报. 2018(09)
[2]基于船头特征提取和轮廓定位的港口舰船检测[J]. 吴飞,汪渤,周志强,李笋. 北京理工大学学报. 2018(04)
[3]基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法[J]. 王岳环,秦小娟,韦海萍,郑智辉. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(10)
[4]光学遥感图像舰船目标检测与识别综述[J]. 王彦情,马雷,田原. 自动化学报. 2011(09)
[5]遥感图像中舰船检测方法综述[J]. 唐沐恩,林挺强,文贡坚. 计算机应用研究. 2011(01)
[6]基于局部自相似性的遥感图像港口舰船检测[J]. 胡俊华,徐守时,陈海林,张振. 中国图象图形学报. 2009(04)
硕士论文
[1]高分辨率可见光图像舰船识别[D]. 王旭秦.西安电子科技大学 2015
本文编号:3639203
【文章来源】:测绘科学技术学报. 2019,36(03)北大核心
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
1 检测方法
1.1 兴趣区域提取
1.2 岸线分析
1) 图像预处理。
2) 舰船上下文直线特征检测。
3) 兴趣区域直线特征检测。
4) 舰船方向筛选。
1.3 目标识别
1) 确定舰船搜索方向与搜索路径。
2) 确定搜索窗口。
3) 获取侯选目标。
4) 侯选目标识别。
5) 非极大值抑制。
2 实验结果与分析
2.1 实验数据
2.2 检测结果分析
2.2.1 兴趣区域提取结果
2.2.2 舰船检测结果
3 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]高分辨率遥感图像投影分析的靠岸舰船检测[J]. 张磊,洪星,王岳环,周斌. 中国图象图形学报. 2018(09)
[2]基于船头特征提取和轮廓定位的港口舰船检测[J]. 吴飞,汪渤,周志强,李笋. 北京理工大学学报. 2018(04)
[3]基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法[J]. 王岳环,秦小娟,韦海萍,郑智辉. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(10)
[4]光学遥感图像舰船目标检测与识别综述[J]. 王彦情,马雷,田原. 自动化学报. 2011(09)
[5]遥感图像中舰船检测方法综述[J]. 唐沐恩,林挺强,文贡坚. 计算机应用研究. 2011(01)
[6]基于局部自相似性的遥感图像港口舰船检测[J]. 胡俊华,徐守时,陈海林,张振. 中国图象图形学报. 2009(04)
硕士论文
[1]高分辨率可见光图像舰船识别[D]. 王旭秦.西安电子科技大学 2015
本文编号:3639203
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3639203.html