[發明專利]一種海面船只識別方法和裝置在審
| 申請號： | 201910139976.X | 申請日： | 2019-02-26 |
| 公開（公告）號： | CN109902618A | 公開（公告）日： | 2019-06-18 |
| 發明（設計）人： | 秦志亮;王飛;艾福利;馬本俊;劉雪芹;王磊;姜黎明;王兵;李志剛 | 申請（專利權）人： | 青島海之聲科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中慧創科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11721 | 代理人： | 由元 |
| 地址： | 266404 山東省青*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 海面 船只 方法和裝置 船只特征 環境圖像 環境樣本 圖像 環境因素影響 邊緣提取 數據訓練 特征提取 圖像輸入 識別率 預測 海浪 檢測 | ||
1.一種海面船只識別方法，其特征在于，包括：
獲取海面環境樣本，所述海面環境樣本包括多張海面環境圖像；
檢測所述海面環境圖像中的海面船只邊緣，根據所述海面船只邊緣提取海面船只圖像；
對所述海面船只圖像進行特征提取，得到海面船只特征數據；
根據所述海面船只特征數據訓練得到海面船只識別模型；
將待識別圖像輸入至所述海面船只識別模型中進行海面船只識別。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，檢測所述海面環境圖像中的海面船只邊緣，包括：
對所述海面環境圖像中的每一個像素點進行梯度計算，得到各所述像素點對應的梯度強度；
若當前像素點的梯度強度大于沿正梯度方向上的像素點的梯度強度，且所述當前像素點的梯度強度大于沿負梯度方向上的像素點的梯度強時，所述當前像素點為邊緣像素點；
連接所有的所述邊緣像素點，形成所述海面船只邊緣。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，連接所有的所述邊緣像素點，形成所述海面船只邊緣，包括：
若所述邊緣像素點的梯度強度大于高邊緣閾值，則所述邊緣像素點為強邊緣像素點，并保留所述強邊緣像素點；
若所述邊緣像素點的梯度強度大于低邊緣閾值且小于所述高邊緣閾值，則所述邊緣像素點為弱邊緣像素點；
提取所述弱邊緣像素點周圍的多個領域像素點，若所述多個領域像素點中存在所述強邊緣像素點，則保留所述弱邊緣像素點；
連接所有保留的所述強邊緣像素點和保留的所述弱邊緣像素點，形成所述海面船只邊緣。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述海面船只邊緣提取海面船只圖像，包括：
利用最大類間方差法將所述海面環境圖像分割得到船只部分和背景部分；
比較船只部分的類內方差和背景部分的類內方差，根據比較結果選擇類內方差大于閾值的圖像；
利用最大類間方差法將所述類內方差大于閾值的圖像分割得到波浪部分，并將所述波浪部分刪除；
根據刪除波浪部分的海面環境圖像中的海面船只邊緣，提取所述海面船只圖像。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述海面船只特征數據訓練得到海面船只識別模型，包括：
利用劃分聚類算法將所述海面船只特征數據構造成單詞表；
統計所述單詞表中每個單詞在所述海面船只圖像中出現的次數，形成統計直方圖；
將所述統計直方圖輸入至支持向量機中訓練得到所述海面船只識別模型。
6.一種海面船只識別裝置，其特征在于，包括：
海面環境樣本獲取模塊，用于獲取海面環境樣本，所述海面環境樣本包括多張海面環境圖像；
海面船只邊緣檢測模塊，用于檢測所述海面環境圖像中的海面船只邊緣；
海面船只圖像提取模塊，用于根據所述海面船只邊緣提取海面船只圖像；
海面船只特征提取模塊，用于對所述海面船只圖像進行特征提取，得到海面船只特征數據；
海面船只識別模型訓練模塊，用于根據所述海面船只特征數據訓練得到海面船只識別模型；
海面船只識別模塊，用于將待識別圖像輸入至所述海面船只識別模型中進行海面船只識別。
7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述海面船只邊緣檢測模塊包括：
梯度強度計算單元，用于對所述海面環境圖像中的每一個像素點進行梯度計算，得到各所述像素點對應的梯度強度；
邊緣像素點確定單元，用于若當前像素點的梯度強度大于沿正梯度方向上的像素點的梯度強度，且所述當前像素點的梯度強度大于沿負梯度方向上的像素點的梯度強時，所述當前像素點為邊緣像素點；
船只邊緣形成單元，用于連接所有的所述邊緣像素點，形成所述海面船只邊緣。
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