基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法
Maritime object detection method based on probabilistic graph and visual saliency
1. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110016
2. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110169
3. 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。
基金项目
中科院国防科技创新联合基金资助项目(Y8K4160401)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0156
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1595-1600
文章编号: 1001-3695(2021)05-060-1595-06
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
马莹, 惠斌, 金天明, 等. 基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1595-1600. (Ma Ying, Hui Bin, Jin Tianming, et al. Maritime object detection method based on probabilistic graph and visual saliency [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1595-1600. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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