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题名一种区域知识引导的船舶吃水线动态识别算法
被引量：2
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作者
程健
安鸿波
郭一楠
叶亮
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机构
煤炭科学研究总院矿山大数据研究院
中国矿业大学信息与控制工程学院
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期47-52,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973305)
辽宁省自然科学基金资助项目(2020-KF-22-02)
中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项重点项目(2019-2-ZD002)。
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文摘
用于船舶吃水线识别的机器视觉检测方法采用固定相机获取水尺区域,存在船舶外弦吃水线图像数据采集难度大、吃水线测定效率低等问题。基于此,利用无人机搭载相机航拍图像,充分考虑其图像特点,提出一种吃水线区域动态识别算法。无人机航拍图像克服了已有固定相机的不足,但是,由于无人机飞行航迹的变化导致吃水线图像存在波动,此外,吃水线区域的水迹线、水波纹以及不同曝光环境也会影响吃水线的识别精度,为此,首先采用融合水尺特性先验知识的轮廓统计筛选方法,提取先导知识,定位整幅图像中感兴趣的吃水线水平区域;进而综合利用像素点在L×a×b颜色空间的信息,采用知识引导的K-means++聚类和分水岭算法,实现吃水线的精确分割。面向多场景下的航拍图像,实验结果表明,所提算法可以有效避免光照条件和水迹线等的干扰,实现动态视频下船舶吃水线区域的快速识别,对港口这一复杂航拍场景具有较强的环境鲁棒性,为准确实时水尺计重提供有效保障。
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关键词
航拍图像
吃水线区域
轮廓统计筛选
知识引导
动态识别
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Keywords
aerial image
waterline area
statistic-based selection for contour
knowledge guidance
dynamic identification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名微分运算与形态学深度图像分割比较
被引量：3
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作者
张梅
文静华
张祖勋
张剑清
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机构
贵州财经学院数学与统计学院
武汉大学遥感信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期173-176,181,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.40671157)
贵州省教育厅自然科学基金资助项目(No.黔教科2007047)~~
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文摘
首先研究了深度图像基于微分不变量和形态学边缘检测算子的两种常用分割方法,接着提出了一种改进的形态学水线区域分割方法,并用同一物体的深度图像进行对比分析实验。实验结果表明:改进算法的速度较基于微分不变量的分割方法快,但略慢于基于形态学边缘检测算子的分割方法;改进算法提取的边缘较前两种分割方法光滑,分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。
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关键词
微分不变量
边缘检测算子
水线区域
深度图像分割
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Keywords
differential coefficient invariant
edge-detecting operator
waterline region
range image segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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