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J-GLOBAL ID：201702262509236663   整理番号：17A0197790

幾何学的特性に基づく水面上の船舶の高速検出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Fast algorithm for detection of water surface ships based on geometrical features

著者 (3件)： Wang Fangchao (Dept.of Network System,Electronic Engineering Inst., Key Laboratory Electronic Restricting Technique) ,  Zhang Min (Dept.of Network System,Electronic Engineering Inst., Key Laboratory Electronic Restricting Technique) ,  Gong Limei (Dept.of Network System,Electronic Engineering Inst., Key Laboratory Electronic Restricting Technique)
資料名： Haijun Gongcheng Daxue Xuebao  (Haijun Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 28  号： 5  ページ： 57-63  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2031A  ISSN： 1009-3486  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑なバックグラウンドの下の水面上の船舶の多くの誤り警報問題を解決するために,幾何学的特性に基づく水面の船舶の迅速検出法を提案した。まず第一に,原灰度図の下のサンプリングシーケンスを計算することによって,ガウス分布を得る。第二に,改良されたSOBELアルゴリズムを用いて,分解能を強化して,ターゲットの画素領域を強調して,次元縮小グラフにおけるターゲットと背景領域を区別するために使用した。第二に,船舶ターゲットとターゲットの幾何学的形状の違いにより,アスペクト比,面積,領域の率などの因子を計算し,事前情報と結合して大きな船舶目標を識別し,同時にノイズ,点などによる小さい誤警報目標を除去した。最後に,連結領域検出法を用いてターゲット領域を標識し,海面ターゲットの迅速検出を実現した。実験結果は以下を示す。この方法は,ある種のロバスト性を持ち,船舶の自動検出を迅速かつ正確に実現することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  海面 ,  *水面 ,  アスペクト比 ,  ロバスト性 ,  分解能 ,  *船舶 ,  検出法 ,  画素 ,  *高速度 ,  正規分布
準シソーラス用語： 自動検出 ,  事前知識 ,  誤警報 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： reduce dimension image ,  Sobel algorithm ,  geometric features ,  connected component labeling

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 幾何学的特性 ,  水面 ,  船舶 ,  検出アルゴリズム ,  提案