本文選題：艦船目標(biāo) + 云計(jì)算平臺(tái)　； 參考：《艦船科學(xué)技術(shù)》2017年24期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)海量艦船目標(biāo)識(shí)別方法存在檢測(cè)用時(shí)長(zhǎng)、監(jiān)測(cè)精度低等問題,因此,本文以云計(jì)算平臺(tái)為研究基礎(chǔ),對(duì)該平臺(tái)提取的海量異常艦船目標(biāo)圖像特征,進(jìn)行識(shí)別方法的研究。首先,利用C-V水平集模型對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行分割,根據(jù)輪廓曲線方程求解能量最小值后,使區(qū)域內(nèi)的輪廓曲線逼近于圖像目標(biāo)邊界,實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的有效識(shí)別,最后實(shí)驗(yàn)證明,本文研究的智能監(jiān)測(cè)方法用時(shí)短、監(jiān)測(cè)精度高,且能夠?qū)ε灤繕?biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤,具有很好的實(shí)用性。
[Abstract]:Aiming at the problems of long detection time and low monitoring precision in traditional massive ship target recognition methods, this paper takes cloud computing platform as the research foundation, and extracts the features of massive abnormal ship target image from this platform. The recognition method is studied. First of all, the C-V level set model is used to segment the ship target. After solving the minimum energy value according to the contour curve equation, the contour curve in the region approximates to the image target boundary and realizes the effective recognition of the ship target. The intelligent monitoring method studied in this paper has the advantages of short time, high monitoring precision, accurate tracking of ship targets and good practicability.
【作者單位】： 中山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

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6 北京市計(jì)算中心;北京云蓄勢(shì)待發(fā)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2010年

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