發(fā)布時(shí)間：2020-12-13 05:48

　　傳統(tǒng)海上船舶特征識(shí)別算法受到可見(jiàn)光強(qiáng)弱的影響,在暗光條件下對(duì)船舶圖像識(shí)別能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如白天,加之船舶搜救等應(yīng)用場(chǎng)景多為夜晚。因此,提出基于紅外圖像的海上船舶特征識(shí)別算法研究。首先,基于紅外圖像識(shí)別算法,將紅外識(shí)別與可見(jiàn)光參量進(jìn)行高精度融合計(jì)算;其次,對(duì)融合后的紅外識(shí)別特征參量進(jìn)行增強(qiáng)計(jì)算;最后,通過(guò)粒子群算法對(duì)大場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行特征綁定,從而實(shí)現(xiàn)暗光條件下快速準(zhǔn)確識(shí)別船舶特征的效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)提出算法進(jìn)行測(cè)試對(duì)比,證明提出算法在暗光條件下對(duì)船舶特征的識(shí)別能力高于傳統(tǒng)識(shí)別算法。 

【文章來(lái)源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020年04期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

船舶識(shí)別測(cè)試圖像Fig.1Shipidentificationtestimage

對(duì)邊緣區(qū)域進(jìn)行迭代單幀灰度增強(qiáng)，得到最終增強(qiáng)后的圖像特征識(shí)別計(jì)算定義式為：J′(C)=∑nνn∑kqn,k(S)log(qn,k(S))。(16)1.2粒子群算法下的紅外特征目標(biāo)綁定計(jì)算考慮到海上船舶特征識(shí)別的場(chǎng)景區(qū)域較大，為了提升算法的辨識(shí)速度，對(duì)上述計(jì)算式進(jìn)行特征目標(biāo)綁定計(jì)算，通過(guò)粒子群的聚類(lèi)性，完成算法與目標(biāo)特征綁定的計(jì)算。具體計(jì)算流程如下：CnBnCn=(vn1,vn2,···,vnl)1）設(shè)定海上船舶目標(biāo)點(diǎn)的聚類(lèi)中心值為L(zhǎng)，對(duì)其進(jìn)行聚類(lèi)均值計(jì)算，獲得聚類(lèi)最優(yōu)值，并對(duì)其余聚類(lèi)粒子點(diǎn)的坐標(biāo)位置與移動(dòng)值進(jìn)行初始化計(jì)算，代表全局聚類(lèi)粒子的中心集合。2）對(duì)計(jì)算粒子進(jìn)行聚類(lèi)類(lèi)型劃分。3）將劃分的聚類(lèi)粒子進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算。qy+1n4）將計(jì)算得到的適應(yīng)度粒子導(dǎo)入特征目標(biāo)進(jìn)行更新，更新綁定后的船舶特征識(shí)別量設(shè)為，其計(jì)算函數(shù)式為：qy+1n=Cy+1n，G(Cy+1n)G(qyn)，qyn，G(Cy+1n)G(qyn)。(17)到此，提出的基于紅外圖像的海上船舶特征識(shí)別算法研究，所涉及到的計(jì)算流程全部計(jì)算描述完畢。2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)針對(duì)提出的基于紅外圖像的海上船舶特征識(shí)別算法研究，進(jìn)行可行性仿真試驗(yàn)測(cè)試。隨機(jī)生成3組海上船舶圖像，圖像生成環(huán)境均為夜晚圖像，圖像內(nèi)含有不同數(shù)量的船只圖像，對(duì)圖像中的船舶進(jìn)行編號(hào)，由仿真系統(tǒng)隨機(jī)設(shè)定識(shí)別船舶的序號(hào)。船舶圖像參數(shù)詳見(jiàn)表1。測(cè)試圖如圖1所示。測(cè)試結(jié)果如圖2所示。2.1實(shí)驗(yàn)結(jié)論由圖2中的識(shí)別圖像，可以看出提出的船舶圖像識(shí)別算法，能夠在暗光環(huán)境下準(zhǔn)確的識(shí)別出設(shè)定的特征目標(biāo)的船舶，且識(shí)別準(zhǔn)確度高于傳

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2914021