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原文传递内河船舶目标图像识别技术研究

论文题名：	内河船舶目标图像识别技术研究
关键词：	内河船舶;目标图像;特征提取;识别技术
摘要：	随着社会经济增长及内河航运快速发展，近年来内河船舶拥有量及船舶自身平均承载量持续增长，导致船舶航行安全隐患日益突出，因此，船舶航行监控已成为海事局重点关注领域。由于海事局规定300总吨以上船舶需装备AIS，运用AIS监控船舶会发生漏船现象；而雷达在一些弯曲河道会受到限制，且耗资巨大；CCTV仅能作为船舶航行观测使用，而不能对其进行操作。运用图像处理技术监测船舶航行，具有低成本、不漏船、精确监测、受地势影响小等优点，对监测船舶航行状态、维护船舶航行安全有重要意义，还可为今后运用图像处理技术测量船速，识别船舶类型、长度做基础。　　本文在进行充分实地调研的基础上，根据海事监管部门需求及船舶航行规范，确定船舶航行信息采集点。对采集到船舶航行信息进行目标分割，并在所得目标基础上从中提取具有旋转、平移、缩放不变性的特征值。　　本文主要研究内容包括如下几点：　　（1）采集船舶航行信息并进行视频图像预处理。首先进行灰度化处理，然后进行图像滤波、图像增强等，使前景图像与背景图像灰度变化更明显。　　（2）对船舶航行目标视频图像进行提取。首先介绍几种常用视频目标提取方法，并进行比较，从中确定一种方法。运用大津法对阈值进行选择，并结合背景重建提出一种基于背景重建的图像差分算法，从不同角度（侧面、正面）、不同天气（晴天、阴天、雾霾）提取船舶航行目标，并对算法进行验证。　　（3）在船舶目标二值化基础上，进行特征值提取。首先介绍并研究具有旋转、平移、缩放不变特性的不变量；其次，对根据上述不变量，研究基于圆环划分、基于曲率测度、基于中心至边界点距离等多种船舶目标特征值算法，并对算法进行验证。　　经研究，本文提出一种船舶航行目标分割算法，并提出多种船舶目标特征值算法，最后根据此算法计算具有旋转、平移、缩放不变性的目标特征值。目标分割及特征值计算为实现船舶航行动态监控，保障船舶航行安全，起到重要作用。
作者：	李祎承
专业：	智能交通工程
导师：	初秀民
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文