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基于视觉显著性的海面舰船检测技术
被引量：
23
1
作者
丁鹏
张叶
+2 位作者
贾平
常旭岭
刘让
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期127-134,共8页
海面舰船检测技术有着特殊的军用以及民用意义,为了在宽广且环境复杂多变的海面上快速、高效、精确地检测到舰船目标,本文提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船检测方法.该方法充分利用了四元数图像可在多个通道上同时进...
海面舰船检测技术有着特殊的军用以及民用意义,为了在宽广且环境复杂多变的海面上快速、高效、精确地检测到舰船目标,本文提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船检测方法.该方法充分利用了四元数图像可在多个通道上同时进行操作,节省操作时间,并保证不同尺度特征之间关联性的特点;除此之外,该方法还利用人眼对不用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行尺度大小变换以避免漏检.该方法先用顶帽算法对原图进行简单的图像预处理以抑制云层、油污的干扰;其次提取多种特征构成四元数图像进行舰船目标显著性检测;在得到显著图后利用OTSU分割算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标.通过在多种海面情况下分别进行实验分析,实验结果表明该算法可以排除云、雾、油污等干扰,精确、快速地检测到舰船目标,真正率达96.52%,虚警率低至2.11%,相较于他显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势.
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关键词
舰船检测
视觉显著性
pqft
算法
下载PDF
职称材料
结合视觉显著性和EfficientNetV2的舰船目标检测方法
2
作者
梁秀雅
冯水春
陈红珍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期259-270,共12页
随着光学遥感图像分辨率逐渐提高,对海面舰船目标快速精准检测成为海事研究的基本挑战之一。为了解决检测过程中面临的待检测图像尺寸大而目标稀疏、复杂环境干扰、目标提取时效性差、模型体积计算量大等问题,提出一种实用的舰船检测方...
随着光学遥感图像分辨率逐渐提高,对海面舰船目标快速精准检测成为海事研究的基本挑战之一。为了解决检测过程中面临的待检测图像尺寸大而目标稀疏、复杂环境干扰、目标提取时效性差、模型体积计算量大等问题,提出一种实用的舰船检测方案。引入视觉显著性有效加速预筛选过程,利用小波分解系数表达舰船目标区域与背景的差异,抑制噪声的同时增强目标方向特征,通过改进的四元数傅里叶变换相位谱模型(phase spectrum of quaternion Fourier transform,PQFT)生成显著图,并采用Gini指数引导多尺度显著图融合以增强图像尺度适应性及小目标显著性。与其他显著性方法相比,提出的模型能够有效抑制云、雾、海杂波、舰船尾迹等复杂环境的干扰,与经典的滑动窗口或其他区域建议方法相比产生更小的候选区域集合。得到显著图映射后,采用自适应阈值OTSU法对显著图进行二值分割。在目标判别阶段,利用轻量化网络EfficientNetV2有效剔除虚警。实验结果表明,所提出的船舶检测方法鲁棒性高,准确率高达96%,满足实时性需求。
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关键词
光学遥感
舰船检测
pqft
算法
视觉显著性
EfficientNetV2
下载PDF
职称材料
题名
基于视觉显著性的海面舰船检测技术
被引量：
23
1
作者
丁鹏
张叶
贾平
常旭岭
刘让
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中科院航空光学成像与测量重点实验室
中国科学院大学
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期127-134,共8页
基金
吉林省重大科技攻关专项(No.11ZDGG001)
吉林省自然科学基金(No.20150101017JC)
文摘
海面舰船检测技术有着特殊的军用以及民用意义,为了在宽广且环境复杂多变的海面上快速、高效、精确地检测到舰船目标,本文提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船检测方法.该方法充分利用了四元数图像可在多个通道上同时进行操作,节省操作时间,并保证不同尺度特征之间关联性的特点;除此之外,该方法还利用人眼对不用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行尺度大小变换以避免漏检.该方法先用顶帽算法对原图进行简单的图像预处理以抑制云层、油污的干扰;其次提取多种特征构成四元数图像进行舰船目标显著性检测;在得到显著图后利用OTSU分割算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标.通过在多种海面情况下分别进行实验分析,实验结果表明该算法可以排除云、雾、油污等干扰,精确、快速地检测到舰船目标,真正率达96.52%,虚警率低至2.11%,相较于他显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势.
关键词
舰船检测
视觉显著性
pqft
算法
Keywords
ship
detection
visual
saliency
pqft
algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
结合视觉显著性和EfficientNetV2的舰船目标检测方法
2
作者
梁秀雅
冯水春
陈红珍
机构
中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统综合电子与信息技术重点实验室
中国科学院大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期259-270,共12页
文摘
随着光学遥感图像分辨率逐渐提高,对海面舰船目标快速精准检测成为海事研究的基本挑战之一。为了解决检测过程中面临的待检测图像尺寸大而目标稀疏、复杂环境干扰、目标提取时效性差、模型体积计算量大等问题,提出一种实用的舰船检测方案。引入视觉显著性有效加速预筛选过程,利用小波分解系数表达舰船目标区域与背景的差异,抑制噪声的同时增强目标方向特征,通过改进的四元数傅里叶变换相位谱模型(phase spectrum of quaternion Fourier transform,PQFT)生成显著图,并采用Gini指数引导多尺度显著图融合以增强图像尺度适应性及小目标显著性。与其他显著性方法相比,提出的模型能够有效抑制云、雾、海杂波、舰船尾迹等复杂环境的干扰,与经典的滑动窗口或其他区域建议方法相比产生更小的候选区域集合。得到显著图映射后,采用自适应阈值OTSU法对显著图进行二值分割。在目标判别阶段,利用轻量化网络EfficientNetV2有效剔除虚警。实验结果表明,所提出的船舶检测方法鲁棒性高,准确率高达96%,满足实时性需求。
关键词
光学遥感
舰船检测
pqft
算法
视觉显著性
EfficientNetV2
Keywords
optical
remote
sensing
ship
detection
phase
spectrum
of
quaternion
Fourier
transform(
pqft
)
algorithm
visual
saliency
EfficientNetV2
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉显著性的海面舰船检测技术
丁鹏
张叶
贾平
常旭岭
刘让
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
23
下载PDF
职称材料
2
结合视觉显著性和EfficientNetV2的舰船目标检测方法
梁秀雅
冯水春
陈红珍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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