船舶检测跟踪与分类算法研究及其系统实现

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1、硕士学位论文船舶检测跟踪与分类算法研究及其系统实现作者姓名陈泽创学科类别模式识别与智能系统指导教师李彬副教授所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2018年4月ReseachonShipDetecting-TrackingandClassificationalgorithmandSystemImplementationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ChenZechuangSupervisor：Prof.LiBinSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China

2、分类号：TP391.4学校代号：10561学号：201620112801华南理工大学硕士学位论文船舶检测跟踪与分类算法研究及其系统实现作者姓名：陈泽创指导教师姓名、职称：李彬副教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：模式识别与智能系统研究方向：图像处理与模式识别论文提交日期：2018年4月25日论文答辩日期：2018年6月5日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：田联房委员：王剑、莫鸿强、杜启亮、王孝洪摘要实现船舶检测跟踪及分类能对周边海域进行有效监控和管理，极大降低了碰撞事故发生几率，所以船舶检测跟踪与分类算法成为当前国内外广泛关注的研究热点。通过

3、查阅大量文献发现目前的船舶检测跟踪识别技术存在以下问题亟待解决：(1)目前船舶检测方法主要有合成孔径雷达成像、遥感成像、红外成像。上述方法存在设备昂贵、检测结果不直观导致无法进一步提取船舶特征对其进行跟踪识别等缺点。(2)目前的船舶检测主要是在海天线上利用边缘检测的方法确定船舶位置，这种检测手段准确率较低。(3)针对船舶的检测分类工作之间缺乏因果联系，无法使其结合为一个完整系统对船舶航行过程中从检测船舶到跟踪识别船舶这一事件进行监控。针对上述船舶检测跟踪识别技术的不足之处，本文提出一个新的解决方案：(1)为了提高船舶检测准确率，本文首先利用最大类间方差法快速提取海天线，然后结合灰

4、度积分图筛选基于二值化赋范梯度(BinarizedNormedGradients,BING)算法产生候选目标样本，最后利用梯度直方图特征检测候选样本中船舶目标，实现快速准确的船舶目标检测。(2)为了提高船舶跟踪的准确性，本文基于KCF(KernelizedCorrelationFilters)改进跟踪算法。本文首先提取船舶图像的梯度直方图特征、颜色特征和特殊点特征构建被跟踪目标模型，然后提出利用多特征投票机制决定跟踪方向，解决单一特征无法在复杂海况下对船舶进行准确跟踪的问题。(3)为了提高船舶分类准确率，本文采用传统机器学习方法和深度学习结合支持向量机两种方法分别实现三类船分类。

5、首先，本文提取船舶梯度直方图特征、颜色特征、不变矩特征等多种特征，利用支持向量机实现三类船分类；然后使用船舶图像对CNN模型进行迁移学习，利用CNN-SVM模型对船舶图像进行分类。综合上述研究成果，本文提出将船舶检测、跟踪、分类三者结合，搭建一个船舶检测跟踪识别系统。实验证明，系统能有效实现船舶检测并对其进行持续跟踪与识别。关键词：船舶检测；目标跟踪；目标分类；深度学习IABSTRACTThefunctionofshipdetecting,trackingandclassificationcaneffectivelymonitorandmanagethesurroundingse

6、aareas,greatlyreducingtheprobabilityofcollisionaccidents.Therefore,theshipdetectingtrackingandclassificationalgorithmhasbecomearesearchhotspotinthedomesticandabroad.Afterreviewingalargenumberofreseach,thefollowingproblemsexistinthecurrentshipdetection,trackingandclassificationtechnologies:(1)

7、Currentshipdetectingmethodsmostlybaseonsyntheticapertureradar,remotesensingimage,andinfraredimage.Theabovemethodsrelyonexpensiveequipmentandtheiroutputresultsisnotstraightforward,whichmakesitdifficulttoextracttheship’sfeatureforfurthertrackin