文献

J-GLOBAL ID：201702212895953462   整理番号：17A1792569

視覚的有意性に基づく教師なし海面船舶検出と認識【JST・京大機械翻訳】

Detection and identification of unsupervised ships and warships on sea surface based on visual saliency

著者 (4件)： Xu Fang (中国科学院 長春光学精密机械与物理研究所,航空光学成像与測量重点実験室,吉林 長春 130033;中国科学院大学,北京 100049) ,  Liu Jinghong (中国科学院 長春光学精密机械与物理研究所,航空光学成像与測量重点実験室,吉林 長春 130033) ,  Ceng Dongdong (中国科学院 長春光学精密机械与物理研究所,航空光学成像与測量重点実験室,吉林 長春 130033;中国科学院大学,北京 100049) ,  Wang Xuan (中国科学院 長春光学精密机械与物理研究所,航空光学成像与測量重点実験室,吉林 長春 130033)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 25  号： 5  ページ： 1300-1311  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  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： 宇宙船の光学的リモートセンシング船舶のターゲット検出において,大気,照明,雲霧,海島などの海面不確実性条件の影響を受けるため,従来の船舶検出法は低い検出効率と信頼性の問題があるため,本論文では,教師なし海面船舶の自動検出法を提案した。この方法は視覚の顕著性に基づき、多顕著性検出モデルを用いて、海面目標を迅速に検索し、顕著な図を生成し、それに対して粗い分割を行い、抽出した目標スライスを標識し、精密に分割し、改善したHough変換を用いて、目標軸の対称性を保証する。検出可能な厚い雲と島などの偽目標を勾配方向の特徴を用いて識別し、目標の360°の範囲内の8つの区間の勾配幅の統計値を判定することで、船舶目標を確認し、偽目標を除去する。実験結果により,提案した船舶検出法は,海面上の大きさが異なり,位置がランダムに分布している船舶目標を抽出することができ,正確に船舶目標の数と位置情報を取得でき,大量の実光学リモートセンシング画像における試験結果は,本方法の検出精度が93%より高いことを示した。ターゲット識別処理を通して,偽ターゲットを除去することによって,誤り警報率は,4%より低く,そして,ロバスト性は,より強かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  検出法 ,  *船舶 ,  ロバスト性 ,  信頼性 ,  Hough変換 ,  検出効率 ,  *海面 ,  宇宙飛行体 ,  画像 ,  リモートセンシング ,  *視覚 ,  統計量
準シソーラス用語： 自動検出 ,  ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンピュータビジョン ,  船及び艦艇の検出 ,  視覚的注意機構 ,  顕著性領域 ,  勾配方向の特性

分類 (2件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  教師 ,  海面 ,  船舶