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基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测
被引量：
8
1
作者
郭少军
沈同圣
+1 位作者
徐健
马新星
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期14-20,共7页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测
被引量：
8
1
作者
郭少军
沈同圣
徐健
马新星
机构
海军航空工程学院控制科学与工程系
[
中国国防科技信息中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期14-20,共7页
基金
国家自然科学基金(61303192)资助课题
文摘
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。
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
Keywords
objectness
binarized
normed
gradients
（
bing
）
detection
of
corner
points
model
training
ship
target
at
sea
object
detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测
郭少军
沈同圣
徐健
马新星
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016
8
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