[发明专利]一种基于场景多维特征的船只检测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于场景多维特征的船只检测方法及系统，包括构建船只图像样本库，提取每帧图像所有边缘作为图像的第四维；提取得到海岸线，令海面区域为船只出现范围区域；构建类Faster RCNN卷积网络作为深度学习网络，将样本数据输入到深度学习网络中；构建RPN网络，利用滑动窗口在船只出现范围区域生成不同大小区域建议框，同所得深度学习网络结合，根据船只真实位置训练模型；对检测影像基于训练所得模型对海岸线间的部分进行船只检测。本发明通过提取海岸线来避免了陆地房屋的干扰，只对船只区域进行区域建议，提高了区域建议框的准确率和速度；并且在目标检测中加入了边缘特征作为图像第四维，提高了检测精度和速度。

主权项

1.一种基于场景多维特征的船只检测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤a，构建船只图像样本库，包括采集可见光下的沿海区域监控视频数据，提取每帧图像，获得船只位置真值和长宽；然后通过canny算子进行边缘检测，得到图像中所有边缘，并作为图像的第四维；步骤b，船只区域获取，包括对于步骤a得到的边缘，进行Hough变换，得到海岸线，令海面区域为船只出现范围区域Ship area；步骤c，构建类Faster RCNN卷积网络作为深度学习网络，将步骤a得到的处理后图像作为样本数据输入到深度学习网络中，得到卷积后的特征图；步骤d，构建RPN网络，基于步骤c所得卷积后的特征图，利用滑动窗口在船只出现范围区域Ship area生成不同大小区域建议框，同步骤c所得深度学习网络结合，根据船只真实位置进行训练，得到训练模型；步骤e，利用步骤d训练所得模型对测试数据进行检测，包括对检测影像进行边缘检测，得到图像中所有边缘，并将其作为图像的第四维，然后通过Hough变换得到海岸线，基于步骤d训练所得模型对海岸线间的部分进行船只检测。