检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

TLD框架下的内河船舶跟踪

应用科学学报 2014年第1期32卷 105-110页

作者：滕飞刘清郭建明周雅琪武汉理工大学自动化学院武汉430070

闭路电视(closed circuit television,CCTV)系统是内河海事监管的重要手段.基于跟踪-学习-检测(tracking-learning-detection,TLD)框架研究并改进内河航道CCTV系统的船舶识别和跟踪.在TLD框架下提出特征值约束条件,可对像素的短期跟踪... 详细信息

闭路电视(closed circuit television,CCTV)系统是内河海事监管的重要手段.基于跟踪-学习-检测(tracking-learning-detection,TLD)框架研究并改进内河航道CCTV系统的船舶识别和跟踪.在TLD框架下提出特征值约束条件,可对像素的短期跟踪结果进行校验,不仅有效解决了像素对归一化相关系数值求解的繁琐问题,还很好地保留了图像中角点像素的跟踪结果,使船舶的短期跟踪足够可靠.用级联的目标检测器精确定位船舶时,在满足内河应用实时性前提下,提出通过对目标候选区域的模板匹配来保证算法准确性.实验结果表明,改进的算法在应用于内河CCTV系统的船舶识别与跟踪中保持了较高的实时性和鲁棒性,并提高了跟踪精度.

关键词：内河闭路电视系统跟踪-学习-检测船舶跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于光斑跟踪的夜间航行船舶跟踪方法

中国航海 2020年第4期43卷 52-58页

作者：王群朋张金水赵银祥张明阳广州航海学院海运学院广州510725 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉430063 阿尔托大学工程学院艾斯堡芬兰20110

针对当前普通摄像头对夜间航行船舶检测研究方面的不足,提出一种基于光斑检测和跟踪的方法,实现夜间航行船舶检测。采用边缘检测算子(Laplacian of Gaussian,LOG)对视频图像光斑进行检测,采用阈值化方法对光斑进行过滤;Kalman滤波算法... 详细信息

针对当前普通摄像头对夜间航行船舶检测研究方面的不足,提出一种基于光斑检测和跟踪的方法,实现夜间航行船舶检测。采用边缘检测算子(Laplacian of Gaussian,LOG)对视频图像光斑进行检测,采用阈值化方法对光斑进行过滤;Kalman滤波算法对多光斑目标进行跟踪,通过对光斑进行标记,判断光斑的属性,从而实现光斑的新增和删除。以实际夜间船舶航行监控视频为例进行方法验证,结果表明:该方法能对夜间船舶进行有效检测和跟踪,从而验证采用光斑跟踪的方法能提高夜间船舶的检测精度。

关键词：船舶跟踪光斑检测卡尔曼滤波夜间监控视频

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 161-168页

作者：何水陈黎陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430081

船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标... 详细信息

船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标遮挡,遮挡时使用在线检测器对目标区域进行检测,找回船舶位置并初始化跟踪器,实现长时段跟踪。实验结果表明,该方法能有效抑制船尾拖纹对跟踪的影响,提高船舶跟踪精度,实现长时段船舶跟踪。

关键词：船舶跟踪拖纹检测孪生网络长时段重检测

基于Darknet网络和YOLOv3算法的船舶跟踪识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用 2019年第6期39卷 1663-1668页

作者：刘博王胜正赵建森李明峰上海海事大学商船学院

针对我国沿海与内陆水域区域视频监控处理存在实际利用率低、误差率大、无识别能力、需人工参与等问题,提出基于Darknet网络模型结合YOLOv3算法的船舶跟踪识别方法实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型,解决了重要监测水域船舶跟踪与... 详细信息

针对我国沿海与内陆水域区域视频监控处理存在实际利用率低、误差率大、无识别能力、需人工参与等问题,提出基于Darknet网络模型结合YOLOv3算法的船舶跟踪识别方法实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型,解决了重要监测水域船舶跟踪与识别问题。该方法提出的Darknet网络引入了残差网络的思想,采用跨层跳跃连接方式以增加网络深度,构建船舶深度特征矩阵提取高级船舶特征进行组合学习,得到船舶特征图。在此基础上,引入YOLOv3算法实现基于图像的全局信息进行目标预测,将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中。加入惩罚机制来提高帧序列间的船舶特征差异。通过逻辑回归层作二分类预测,实现在准确率较高的情况下快速进行目标跟踪与识别。实验结果表明,提出的算法在30 frame/s的情况下,平均识别精度达到89.5%,与传统以及深度学习算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有较好的鲁棒性,而且可以识别多种船舶的类型及其重要部位。

关键词：海上交通船舶监测船舶跟踪船舶类型识别 Darknet网络 YOLOv3算法

Camshift多特征自适应算法在船舶跟踪系统中的研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

舰船科学技术 2016年第10X期38卷 88-90页

作者：周海飞常州信息职业技术学院江苏常州213164

为了能够适应现代化的航道管理需求,最大限度提高通航水平,本文提出一种基于人工智能的算法,能够通过视频监控网络,自动对航道中的船只进行监测与统计,从而大大降低了管理人员的工作强度,有效改善管理水平。文中采用Camshift算法对特定... 详细信息

为了能够适应现代化的航道管理需求,最大限度提高通航水平,本文提出一种基于人工智能的算法,能够通过视频监控网络,自动对航道中的船只进行监测与统计,从而大大降低了管理人员的工作强度,有效改善管理水平。文中采用Camshift算法对特定的船只目标进行跟踪,并针对不同的特征值自适应判断出船只的类型、大小和用途。对船只目标的复杂度和局部特征提取能力进行优化,建立一种能够主动适应目标运动速度的模型,通过仿真实验,该算法的目标跟踪性能良好,具有一定的实用价值。

关键词：船舶跟踪 camshift 自适应算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Kalman滤波的船舶跟踪技术

微计算机信息 2007年第31期23卷 187-189页

作者：刘静刘以安杨新刚江南大学信息工程学院无锡214122

为了辅助船舶驾驶人员即时掌握目标船的运动状态,本文将对雷达探测设备每采样时刻获取的目标数据,应用Kalman滤波技术对目标的运动状态进行在线估计,并实时预估目标船相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。仿真结果表明,该... 详细信息

为了辅助船舶驾驶人员即时掌握目标船的运动状态,本文将对雷达探测设备每采样时刻获取的目标数据,应用Kalman滤波技术对目标的运动状态进行在线估计,并实时预估目标船相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。仿真结果表明,该方法既能有效抑制噪声的干扰,又能达到提前预测目标船态势和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。

关键词： Kalman滤波船舶跟踪最近会遇距离最近会遇时间

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于相关滤波的内河船舶跟踪算法研究

基于相关滤波的内河船舶跟踪算法研究

作者：邹绵璐温州大学

学位级别：硕士

近些年来,经济快速发展,水上运输方便快捷,成为重要的运输方式。但是部分航运参与者航运意识淡薄,出现逆行,超载,追越等行为,也给水上运输带来安全隐患。此外,水上运输环境差,尤其是国内内河流域,有些水域浅显,弯曲,通航环境差,容易引... 详细信息

近些年来,经济快速发展,水上运输方便快捷,成为重要的运输方式。但是部分航运参与者航运意识淡薄,出现逆行,超载,追越等行为,也给水上运输带来安全隐患。此外,水上运输环境差,尤其是国内内河流域,有些水域浅显,弯曲,通航环境差,容易引发交通事故。因此,有效地掌控通航环境,记录船舶行驶路线,监控船舶作业行为,对违规船舶,复杂危险的航行环境及时发出预警提示,是一项重大而又重要的工程。在对内河船舶进行行为判断之前,需精准定位目标船舶,并在运动过程中,能够一直跟踪目标船舶。船舶跟踪技术,提取船舶特征,能够获取船舶细节信息(位置和大小等)。因此实现内河船舶的准确跟踪,是船舶精准监控的关键技术之一。本文系统地分析内河视频序列属性。围绕着“如何准确实时地跟踪内河船舶,克服船舶在行驶过程中出现遮挡干扰,尺度变化情况”,这一重点问题。针对性地提出算法改进,并测试多种不同场景下的内河船舶视频,以此来验证算法的有效性和鲁棒性。具体完成以下几方面的工作。为了验证算法的有效性,本课题手工标注船舶数据集,并按照10种属性分类,建立公开数据集。以此验证算法在不同属性视频下,不同长度序列下的跟踪精确度和成功率,这也是本课题的贡献之一。为了达到精确跟踪内河船舶这一研究目标,本课题首先提出了一种基于相关滤波的改进算法,引入上下文线索,结合时间连续性和空间相关性,并提出优化回归的方法,能够更准确的拟合目标的空间结构,以此来提高算法对船舶遮挡情况的跟踪精确度和成功率。进一步地引入特征融合方法,使用VGG-M网络,提取CNN特征,与Hog,CN特征结合,以解决船舶尺度变化情况。基于上述建立的数据集,实验测试结果表明,与一些先进算法相比,提出的基于相关滤波的改进方法和特征融合方法在遮挡干扰和尺度变化情况下具有较好的跟踪精确度和成功率。在OPE评估方式下遮挡跟踪成功率达到0.774,尺度跟踪成功率达到0.832。

关键词：船舶跟踪相关滤波上下文回归时空正则特征融合

无人机巡航路径规划在多船舶跟踪中的应用研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

河南工学院学报 2021年第5期29卷 6-11页

作者：牟光臣修素朴闫雷兵河南工学院电子信息工程学院河南新乡453003

无人机凭借其灵活特性,在船舶的跟踪以及路径规划应用中变得越来越重要。设计了一种无人机对多船舶最优跟踪的巡航路径规划方法,通过构建路径规划模型来获得最优路径。依据船舶的初始位置信息,通过加权平均方法求出无人机初始位置,采取... 详细信息

无人机凭借其灵活特性,在船舶的跟踪以及路径规划应用中变得越来越重要。设计了一种无人机对多船舶最优跟踪的巡航路径规划方法,通过构建路径规划模型来获得最优路径。依据船舶的初始位置信息,通过加权平均方法求出无人机初始位置,采取余弦相似度聚类方法对区域内多条船舶进行航速和航向的聚类,从而规划出对多船舶跟踪的最优路径。仿真结果表明该方法能够快速得到无人机最优化路径,实现对区域内多条船舶进行实时跟踪。

关键词：无人机路径规划船舶跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于AIS和雷达数据融合的多船舶跟踪

武汉交通职业学院学报 2022年第3期24卷 104-108页

作者：高曦徐得志邓志华武汉交通职业学院船舶与航运学院湖北武汉430065

针对AIS数据动态误差较大且存在传输延迟的问题,研究了1种基于AIS与雷达数据融合的多船舶跟踪方法。该方法构建了以Kalman滤波为核心的跟踪器,将AIS或雷达数据作为观测值对船舶运动状态进行持续的预测和更新;再利用数据关联将新获取的... 详细信息

针对AIS数据动态误差较大且存在传输延迟的问题,研究了1种基于AIS与雷达数据融合的多船舶跟踪方法。该方法构建了以Kalman滤波为核心的跟踪器,将AIS或雷达数据作为观测值对船舶运动状态进行持续的预测和更新;再利用数据关联将新获取的雷达数据匹配至不同的跟踪ID进行状态更新;最后跟踪初始化负责多目标跟踪过程中的目标初始化和跟踪结束。并以长江内河某航段水域为对象开展实验,结果表明:所提方法通过AIS与雷达数据融合,当跟踪周期为2 s时,船舶跟踪平均误差为45.3 m,当跟踪目标数量超过20时所提方法仍可以保持实时性,有利于促进智能交通系统发展及应用。

关键词：船舶跟踪智能交通数据融合雷达 AIS Kalman滤波