本文關鍵詞：基于ObjectNess BING的海面多艦船目標檢測

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【摘要】：將一幅圖像按照一個目標的大小進行縮放,然后計算其梯度特征,再對梯度特征進行標準化,二值化能夠極大地提高目標候選區(qū)域的選擇和檢測計算效率,減少耗時。由于對海上艦船目標的檢測是具有豐富角點的人造目標,對ObjectNess二值化標準梯度特征(binarized normed gradients,BING)方法中的目標候選區(qū)域提取算法進行改進,使其能夠更加快速地進行候選區(qū)域的選擇并保持較高的檢測率。分析了海上多艦船目標的圖像特征,提出了利用角點確定目標的候選基點,再利用ObjectNess BING檢測模型訓練獲得的多目標尺寸進行候選區(qū)域的選擇,對互聯(lián)網上下載的多幅多艦船圖像進行處理的結果表明,算法能夠有效減少候選目標區(qū)域的數量并保持較高的檢測概率。
【作者單位】： 海軍航空工程學院控制科學與工程系;91868部隊;中國國防科技信息中心;
【關鍵詞】： ObjectNess二值化標準梯度特征 角點檢測 模板訓練 海面艦船 目標檢測
【基金】：國家自然科學基金(61303192)資助課題
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言海上多艦船目標檢測的任務是對感興趣的艦船進行檢測與識別。目標檢測的好壞對海戰(zhàn)、海上救援、海上反恐、海島安全防御都具有重大的影響。時間是完成任務的根本,因此減少候選目標區(qū)域和提高目標檢測運算速度顯得尤為重要。文獻[1]針對可見光遙感紅外小目標檢測問題,根據

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