[发明专利]基于结构森林边缘候选区域提取的舰船目标检测算法在审
| 申请号： | 201710322288.8 | 申请日： | 2017-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN107704865A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 姜志国;张浩鹏;黄洁;谢凤英;赵丹培;尹继豪;史振威;罗晓燕 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11465 | 代理人： | 王鹏 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于结构森林边缘候选区域提取的舰船目标检测算法，首先通过人工采集并标注的方式获得训练样本和测试样本，并利用训练好的结构化随机森林边缘检测模型，对输入图像进行边缘检测；在得到边缘检测结果之后，通过一系列操作，得到连通区域检测结果，从而将候选区域提取出来，其次利用训练好的支持向量机分类器，将前序步骤中得到所有符合要求的候选区域输入到分类器中进行分类识别，最终得到检测结果。本发明不仅可以抑制光照不均的影响，检测出疑似目标边缘，同时利用候选区域提取的策略可有效缩小检测范围；而且利用边缘信息作为特征输入分类器进行分类识别，可有效去除虚警干扰，进一步提高检测结果的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 森林 边缘 候选 区域 提取 舰船 目标 检测 算法 | ||
【主权项】：
一种基于结构森林边缘候选区域提取的舰船目标检测算法，其特征在于，具体包括：(1)通过人工样本采集并标注的方式获得训练样本和测试样本，并标注边缘真值图和目标真值图；(2)利用训练数据集对结构化随机森林模型和支持向量机(SVM)模型进行训练；(3)利用步骤(2)训练好的结构化随机森林模型对输入图像进行边缘检测，并对边缘检测结果进行形态学处理，提取连通域作为目标候选区域；(4)将目标候选区域输入训练好的支持向量机分类器中进行分类识别，并对结果进行非极大值抑制处理，最终得到舰船目标检测结果。
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