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文檔簡介
1、把智能交通管理系統(tǒng)引入內(nèi)河航運(yùn)的交通管理,在防治水體污染、保護(hù)河流生態(tài)穩(wěn)定、提高內(nèi)河航道通行效率方面發(fā)揮了重要作用。船型識別是智能交管系統(tǒng)的重要組成部分,本文以現(xiàn)有海事視頻監(jiān)控系統(tǒng)為平臺,結(jié)合機(jī)器視覺的檢測與跟蹤技術(shù),對采樣圖像中船舶的船型進(jìn)行識別分類。船型識別在船舶登記管理、海事事故案件調(diào)查、航道導(dǎo)行管理等鄰域應(yīng)用廣泛。本論文在船艇特征提取的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一套基于多分類器融合的船舶識別分類系統(tǒng)。
本文主要內(nèi)容包括以下幾個部分
2、:
第一部分:感興趣區(qū)域提取。首先介紹了幾種圖像預(yù)處理的方法:場景自適應(yīng)處理、濾波處理、二值化處理,并通過實(shí)驗(yàn)對各個預(yù)處理進(jìn)行對比分析。然后比較了幾種感興趣區(qū)域提取的方法,并根據(jù)本課題實(shí)際應(yīng)用,采用了一種高效的興趣區(qū)域提取方法。該方法不僅可以有效解決噪聲干擾帶來的識別率降低的問題,同時減少數(shù)據(jù)量,提高運(yùn)算速度。
第二部分:特征提取。本文首先對幾種常用的物體特征如幾何特征、矩特征、變換特征、局部特征做了介紹。進(jìn)而著重分
3、析了Hu矩、SIFT特征的特點(diǎn)和優(yōu)勢。然后,對SIFT特征提取的一般流程進(jìn)行了細(xì)致的介紹。最后,根據(jù)本課題的需要和船艇的特征提出結(jié)合全局特征(Hu矩特征)和局部特征(SIFT特征)對船舶進(jìn)行識別分類,提高了識別率,增強(qiáng)了魯棒性。
第三部分:船型識別。先對詞袋模型做一個簡要的介紹,再詳細(xì)闡述了SVM工作原理,最后采用一個基于詞袋模型的多特征融合的分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先提取船舶的Hu矩和SIFT描述算子,然后對SIFT特征進(jìn)行K m
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