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    北京pk10有好方法吗: 船形识别方法和系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    3d精准预测 www.1e2e.net CN201310507614.4

    申请日:

    2013.10.24

    公开号:

    CN103514448A

    公开日:

    2014.01.15

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06K 9/00申请公布日:20140115|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K9/00申请日:20131024|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/54; G06T7/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 北京国基科技股份有限公司
    发明人: 何代钦; 张洪刚; 陈正伟; 朱勤
    地址: 100085 北京市海淀区上地信息路1号国际创业园A座4层
    优先权:
    专利代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 李相雨
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310507614.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.10.09|||2015.04.08|||2014.01.15

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及船形识别技术领域,特别涉及一种基于兴趣目标区域和SUSAN边缘检测的船形识别方法及系统。该船形识别方法包括步骤:S1.将待识别图像转换为灰度图;S2.从所述灰度图中提取兴趣目标区域;S3.利用SUSAN算子对所述兴趣目标区域进行边缘检测获取边缘信息,并根据所述边缘信息进行目标轮廓跟踪形成待识别目标形状;S4.获取所述待识别目标形状的形状上下文;S5.将待识别目标形状的形状上下文和模板形状的形状上下文进行匹配,判断待识别目标是否为船形目标。本发明解决了海面场景下船形物体的识别以及车载货物中的船形识别困难问题,可以广泛应用在海洋资源开采的监控方面,因此能够很好的满足渔政需求。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于兴趣目标区域和SUSAN边缘检测的船形识别方法,其特征在于,包括步骤:
    S1.将待识别图像转换为灰度图;
    S2.从所述灰度图中提取兴趣目标区域;
    S3.利用SUSAN算子对所述兴趣目标区域进行边缘检测获取边缘信息,并根据所述边缘信息进行目标轮廓跟踪形成待识别目标形状;
    S4.获取所述待识别目标形状的形状上下文;
    S5.将待识别目标形状的形状上下文和模板形状的形状上下文进行匹配,判断待识别目标是否为船形目标。

    2.  根据权利要求1所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
    S21.若待识别图像为海面场景,根据船形目标最低线在海天线之下原则,获取的目标区域即为兴趣目标区域;
    S22.若待识别图像为车载货物场景,根据背景减除方法,从车载货物场景中获取的运动目标前景图像即为兴趣目标区域。

    3.  根据权利要求2所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S21包括:
    S211.获取所述灰度图所有竖直方向的梯度值并形成梯度图像;
    S212.根据边缘分割阈值对所述梯度图像进行二值化;
    S213.沿垂直方向将二值化后的图像中线段细化为像素;
    S214.根据Hough变换,将图像空间中对直线的检测映射为参数空间中对点的检测,检测所述参数空间中所有局部最大值,得到的直线即为所述海天线;最低线位于所述海天线之下的目标区域即为兴趣目标区域。

    4.  根据权利要求2所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S22包括:
    S221.根据中值模型获取背景图像;
    S222.根据是否有背景图像与待识别图像中像素点值匹配,获得运动目标前景图像;
    S223.滤去运动目标前景图像中的噪声干扰;
    S224.根据检测到的运动目标前景图像,对背景图像进行更新;
    S225.输出运动目标前景图像即待检测兴趣目标区域。

    5.  根据权利要求1-4任意一项所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S3中:
    采用自适应阈值SUSAN算子对所述灰度图进行边缘检测。

    6.  根据权利要求5所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S4进一步包括:
    S41.从待识别目标形状的边界中得到离散点集P={p1,p2,…pn},所述离散点集中每个离散点都和该离散点集中其余的点构成向量;
    S42.所述离散点集中任意一点pi的形状上下文为:
    Hi(K)={hi(1),hi(2),…hi(K)},
    hi(k)=#{q≠pi:(q-pi)∈bin(k)};
    其中,hi(k)表示以边界点pi为中心划分的第k个区域bin(k)内的边界点个数,k∈{1,2,…K},K为总的划分区域个数。

    7.  根据权利要求1-4或6任意一项所述的船形识别方法,其特征在于,所述步骤S5进一步包括:
    S51.对于所述模板形状,获取N个形状上下文,对于每个待识别目标形状,获取M个形状上下文,其中,M<N;
    S52.将所述模板形状的N个形状上下文与每个待识别目标形状的M个形状上下文进行匹配,筛选出候选目标形状;
    S53.对于所述候选目标形状,获取N个形状上下文,使用TPS变形模型方法与所述模板形状的N个形状上下文进行匹配,判断是否为船形目标。

    8.  一种基于兴趣目标区域和SUSAN边缘检测的船形识别系统,其特征在于,包括:
    图像处理???,用于将待识别图像转换为灰度图;
    兴趣目标区域获取???,用于从所述灰度图中提取兴趣目标区域;
    边缘检测???,用于利用SUSAN算子对所述兴趣目标区域进行边缘检测获取边缘信息,并根据所述边缘信息进行目标轮廓跟踪形成待识别目标形状;
    形状上下文描述???,用于获取所述待识别目标形状的形状上下文;
    匹配识别???,用于将待识别目标形状的形状上下文和模板形状的形状上下文进行匹配,判断待识别目标是否为船形目标。

    9.  根据权利要求8所述的船形识别系统,其特征在于,还包括:
    模板特征数据库,用于获取并存储所述模板形状的形状上下文。

    10.  根据权利要求8或9所述的船形识别系统,其特征在于,所述兴趣目标区域获取??榘ǎ?BR>海面场景兴趣目标区域获取??椋河糜谠诖侗鹜枷裎C娉【笆?,根据船形目标最低线在海天线之下原则,获取兴趣目标区域;以及
    车载货物场景兴趣目标区域获取??椋河糜谠诖侗鹜枷裎翟鼗跷锍【笆?,根据背景减除方法,获取兴趣目标区域。

    11.  根据权利要求10所述的船形识别系统,其特征在于,所述海面场景兴趣目标区域获取??榘ǎ?BR>梯度化单元,用于获取所述灰度图所有竖直方向的梯度值并形成梯度图像;
    二值化单元,用于根据边缘分割阈值对所述梯度图像进行二值化;
    细化单元,用于沿垂直方向将二值化后的图像中线段细化为像素;
    Hough变换单元,用于根据Hough变换,将图像空间中对直线的检测映射为参数空间中对点的检测,检测所述参数空间中所有局部最大 值,得到的直线即为所述海天线;最低线位于所述海天线之下的目标区域即为兴趣目标区域。

    12.  根据权利要求10所述的船形识别系统,其特征在于,所述车载货物场景兴趣目标区域获取??榘ǎ?BR>背景建模单元,用于根据中值模型获取背景图像;
    运动前景检测单元,用于根据是否有背景图像与待识别图像中像素点值匹配,获得运动目标前景图像;
    滤波处理单元,用于滤去运动目标前景图像中的噪声干扰;
    反馈单元,根据检测到的运动目标前景图像,对背景图像进行更新;
    运动前景单元,输出运动目标前景图像即待检测兴趣目标区域。

    13.  根据权利要求8所述的船形识别系统,其特征在于,所述匹配识别??榘ǎ?BR>粗匹配单元,对于所述模板形状,获取N个形状上下文,对于每个待识别目标形状,获取M个形状上下文,其中,M<N;
    将所述模板形状的N个形状上下文与每个待识别目标形状的M个形状上下文进行匹配,筛选出候选目标形状;
    细匹配单元,对于所述候选目标形状,获取N个形状上下文,使用TPS变形模型方法与所述模板形状的N个形状进行匹配,判断是否为船形目标。

    14.  根据权利要求8-9或11-13任意一项所述的船形识别系统,其特征在于,还包括:
    图像输入???,用于向所述图像处理??槭淙氪侗鹜枷?;
    结果输出???,用于输出所述匹配识别??槭侗鸾峁?。

    关 键 词:
    船形 识别 方法 系统
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