基于特征信息提取的船舶检测与跟踪方法研究.pdf

《基于特征信息提取的船舶检测与跟踪方法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＇■－■■■■＇＇－＾巧－－■－＾：ｉ＾－：Ｖ－：；苗；．．＾／．：与＾芳三—一：－；．片：：．，六．度三——苦：：！；吃：京言：ｖ．，言；瑣？＾＾＾－．＞＾與．＾＇－一■’＇－－＇＝‘妒．＾＝：：记：－；，：，幸ｗｉ＾卓吉辜其；始半丈細穿．确ｔ．師文１＾補、呼、？基于特征稽提取的獅ｒ＼；；．，、夢竭離一删国’＂’．：■’：；‘鸣ｓｅａｒｃｈＳＭｐＢｅ扣轉城．，巧ａ約ｄｎＭｅ化如：ＸＣ；苗擒喊棘‘巧柄辟ｇ；二＾．心：＇Ａ式０ＥＰ怎扣齡色ｉ巧ｆｃｒ：純冰０狂ａｍ：／贫封觀泌．

2、巧．聲章蛛畔拌，詔某一－＇’苗‘’？．‘．＊＾）’Ｊ三Ｖ＼…巧宗－记—，．直．扣如ｉＶＩ妻＇■＾■－ｙ■－■■＾＾戶＞ｖｎ－，；，．Ｖ．．Ｖ隣麵ｉｉｉｊ＾第嘯翊！１胃ＩＩＩ记屬義ｉｉ觀養＇＇－－＾．Ａ华北电力大学硕±学位论文原创性声明丄－本人郑重声明：此处所提交的硕学位论文《基于特征信息提取的船舶检测与跟踪方法研究）＞，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕±学位期间独立进斤研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研

3、巧成果。对本文的研究工作做出重要贡献。的法完全由本，均己在文中ｙ■明确方式注明本声明律结果将的个人和集体人承担。主：曰作者签名：日期年月／衫？银论文使用授权书华北电力大学硕±学位瞄舶与跟踪方法研巧》系本人在华北电力大学攻《基于特征信息提取的检测硕±间在导师指导下的。论文的研巧成果归华学位期完成硕±学位论文本读发表。大学所有，论文Ｗ的名本人完全北电的研究内容不得其它单位义力本大、，用论文规定同意向圍家了解华北电力学关于保＃使学位的学校保留并的全或机的复印和电子版本，同意学校将学位论文部构送交论文件有关

4、部口，论文被入有关数据库进查阅和借阅。人授权华或部巧检索允许本分内容编、、的北，印或扫保存可公布论文电力大学可臥采用影印缩描等复制手段。全部或部内容分’’）：本学位论文属于（请在臥下相应方框内打叫，解密后适本授权书保密□在年用不保密：。：日期＞月日作者签名！《年；遂会＾：Ｊｏ导师签名：期至至月日曰年、ｆ＾国内图书分类号：TP391.4学校代码：10079国际图书分类号：621.39密级：公开硕士学位论文基于特征信息提取的船舶检测与跟踪方法研究硕士研究生：安婷导师：杨志副教授申请学位：工学硕士学科：信息

5、与通信工程专业：通信与信息系统所在学院：电气与电子工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:621.39ThesisfortheMasterDegreeResearchonShipDetectionandTrackingMethodBasedonExtractionofFeatureInformationCandidate：AnTingSupervisor：A.Prof.YangZhiSchool：SchoolofElectricalandElectronicEng

6、ineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要运动目标检测与跟踪在技术上涉及视频处理、图像处理、模式识别、智能算法以及认知系统等多个领域。本课题以某海缆铺设海域的监控视频为研究对象，通过图像处理技术，对监控海域内通行的船舶进行自动检测和跟踪，有助于减少海缆事故几率以及保障电网的安全稳定运行。本文研究了图像预处理基本技术和常用的目标检测方法，根据船舶运动缓慢且运动方向固定

7、的特点，选用高斯混合模型进行背景建模，克服了背景差分对外界环境尤其是光照敏感的缺点，并采用自适应背景差分法完成了船舶检测。本文采用Canny算子提取视频图像中船舶正负样本的边缘，并计算其七阶Hu不变矩。这一特征值完全反映了正负样本的边缘信息。利用所提取特征值，分别设计了基于支持向量机（supportvectormachine，SVM）和相关向量机（relevancevectormachine，RVM）的分类器对船舶图像进行识别，并优化分类器参数，提高船舶识别准确率。根据识别效果和分类器评价，选取基于RVM的分类器完成了目标船舶的识别。本文

8、采用了结合CamShift算法与边缘方向直方图（edgeorientationhistogram，EOH）这一改进的跟踪算法。文中提出的算法克服了当背景中存在大片与目标颜色相同的区域时，由于C