本文關(guān)鍵詞：基于MPEG-7標準的海上移動目標分類方法研究

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【摘要】：目標分類是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,它是實現(xiàn)視頻目標行為分析與理解的基礎(chǔ)。一般而言,具體的目標分類方法是根據(jù)被分類目標的特征決定的,沒有一種適用于所有類型目標分類的方法。近年來,關(guān)于目標分類方法的研究越來越多,但專門對海上目標分類方法進行的研究還相對較少。對海上視頻中的目標進行自動分類,可以提高船上人員對本船周圍環(huán)境的感知能力,也可以廣泛應(yīng)用于海上安防、海事管理、航道管理和海上搜救等領(lǐng)域。本文將可用于各類多媒體信息標準化描述的MPEG-7標準引入海上視頻中船舶目標分類的應(yīng)用中,提出了基于MPEG-7標準的海上移動目標分類方法。首先,通過對海上各類船舶目標的主要視覺特征進行分析,得知形狀特征在各類船舶之間具有明顯的可分性,本文利用形狀特征對海上船舶目標進行分類。其次,考慮到視頻中船舶目標存在平移、縮放以及旋轉(zhuǎn)變換等情況,同時目標并不能達到精確或完整的檢測,本文選擇對上述變換保持穩(wěn)定的Hu不變矩和ART系數(shù)對船舶目標區(qū)域形狀特征進行描述。通過對各類船舶目標提取的Hu不變矩和ART系數(shù)形狀特征值對比分析,本文選取其中最具有可分性的7個特征值組成特征向量。然后,鑒于目前對于目標樣本特征文件的存儲并沒有統(tǒng)一的格式標準,這往往不利于現(xiàn)有特征庫的重復(fù)利用。本文將提取的船舶目標區(qū)域形狀特征向量按照MPEG-7標準的統(tǒng)一格式生成特征描述文件,并在此基礎(chǔ)上利用各類船舶的模型圖像建立海上船舶目標形狀特征庫。最后,利用KNN模板匹配和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種分類方法分別對五類船舶的模型圖像和采集的海上視頻中檢測得到的船舶目標進行分類實驗。實驗結(jié)果表明,在海上船舶目標分類方面兩種分類方法均達到了較高的正確識別率。
【關(guān)鍵詞】：MPEG-7標準 船舶目標分類 形狀特征庫 模板匹配 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 圖像目標特征提取研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 目標分類技術(shù)研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.3 MPEG-7與目標分類18-19
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-21
• 第2章 船舶目標特征分析與數(shù)學(xué)描述21-29
• 2.1 目標特征的選取原則21-22
• 2.2 船舶目標特征分析與選取22-23
• 2.3 船舶目標形狀特征的數(shù)學(xué)描述23-28
• 2.3.1 Hu不變矩形狀特征描述23-26
• 2.3.2 ART形狀特征描述26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 船舶目標形狀特征庫的建立29-48
• 3.1 船舶目標形狀特征提取29-42
• 3.1.1 同類型船舶目標形狀特征提取29-36
• 3.1.2 不同類型船舶目標形狀特征提取36-42
• 3.2 基于MPEG-7標準的船舶目標特征庫的建立42-47
• 3.2.1 MPEG-7標準的應(yīng)用42-44
• 3.2.2 建立船舶目標特征庫44-47
• 3.3 本章小結(jié)47-48
• 第4章 船舶目標分類48-60
• 4.1 目標分類算法的選取48-49
• 4.2 基于KNN模板匹配的船舶目標分類49-50
• 4.3 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶目標分類50-55
• 4.3.1 分類器的構(gòu)造50-52
• 4.3.2 分類器的訓(xùn)練52-55
• 4.4 船舶目標分類實驗55-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-61
• 5.1 本文總結(jié)60
• 5.2 研究展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-66
• 作者簡介66

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