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智能船舶航行场景复杂度感知方法研究
1
作者
石兵华
王晨
+3 位作者
郭佳
邸忆
苏义鑫
崔玉定
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期147-153,共7页
为了解决智能船舶测试场景构建中的长尾问题并提高其测试效率,提出一种基于视觉图像的航行场景复杂度感知方法。本文从图像纹理特征分析出发,构建航行场景复杂度与特征指标之间的数学模型。首先,采用灰度共生矩阵对待测试图像信息进行...
为了解决智能船舶测试场景构建中的长尾问题并提高其测试效率,提出一种基于视觉图像的航行场景复杂度感知方法。本文从图像纹理特征分析出发,构建航行场景复杂度与特征指标之间的数学模型。首先,采用灰度共生矩阵对待测试图像信息进行特征提取,并利用能量、熵、对比度、逆差矩和相关性等多个参数组成特征向量。接着,提出利用集成学习AdaBoost网络模型进行船舶航行场景复杂度感知,即利用大量的图片对所提模型进行训练和学习,获得场景复杂度与各指标之间的非线性数据感知模型。通过在不同数据集上的不同方法进行对比,实验结果表明该感知模型能够真实的反应船舶航行场景的复杂程度,获得结果与人类视觉感知的结果基本一致,其对智能船舶自主航行场景设计与构建都具有的参考价值。
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关键词
智能船舶
自主航行
视觉感知
航行场景
复杂度感知
纹理特征
ADABOOST算法
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职称材料
题名
智能船舶航行场景复杂度感知方法研究
1
作者
石兵华
王晨
郭佳
邸忆
苏义鑫
崔玉定
机构
湖北经济学院信息工程学院人工智能系
中国船舶集团有限公司第七二二研究所
武汉理工大学自动化
学院
武汉科技大学汽车与交通
工程
学院
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期147-153,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(52201363)
湖北省自然科学基金项目(2020CFB306)
湖北省科技厅思政处项目(21Q210)资助。
文摘
为了解决智能船舶测试场景构建中的长尾问题并提高其测试效率,提出一种基于视觉图像的航行场景复杂度感知方法。本文从图像纹理特征分析出发,构建航行场景复杂度与特征指标之间的数学模型。首先,采用灰度共生矩阵对待测试图像信息进行特征提取,并利用能量、熵、对比度、逆差矩和相关性等多个参数组成特征向量。接着,提出利用集成学习AdaBoost网络模型进行船舶航行场景复杂度感知,即利用大量的图片对所提模型进行训练和学习,获得场景复杂度与各指标之间的非线性数据感知模型。通过在不同数据集上的不同方法进行对比,实验结果表明该感知模型能够真实的反应船舶航行场景的复杂程度,获得结果与人类视觉感知的结果基本一致,其对智能船舶自主航行场景设计与构建都具有的参考价值。
关键词
智能船舶
自主航行
视觉感知
航行场景
复杂度感知
纹理特征
ADABOOST算法
Keywords
intelligent ships
autonomous navigation
visual perception
navigation scenes
complexity perception
texture features
AdaBoost algorithm
分类号
U675.5 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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出处
发文年
被引量
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1
智能船舶航行场景复杂度感知方法研究
石兵华
王晨
郭佳
邸忆
苏义鑫
崔玉定
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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