Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp nhận dạng tàu kết hợp với phân đoạn hình ảnh và trích xuất đặc trưng bằng học sâu trong giám sát video
Tóm tắt
Để giải quyết vấn đề nhận dạng tàu trong hình ảnh video, một phương pháp nhận dạng tàu dựa trên phân đoạn hình ảnh bằng phương pháp Morphological Watershed và mômen Zemike được đề xuất. Đầu tiên, hình ảnh từ khung video được tiền xử lý bằng thuật toán xám, sau đó hình ảnh xám được lọc bằng biến đổi wavelet để loại bỏ tiếng ồn. Sau khi loại bỏ tiếng ồn, thuật toán Morphological Watershed được sử dụng để phân đoạn hình ảnh và trích xuất khu vực tàu trong hình ảnh. Tiếp theo, đặc trưng của hình ảnh tàu được trích xuất dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) và phương pháp mômen Zemike. Cuối cùng, bộ phân loại KNN-SVM được huấn luyện dựa trên các đặc trưng hình ảnh và nhãn lớp để thực hiện việc nhận dạng tự động tàu. Kết quả thí nghiệm cho thấy phương pháp này có thể nhận diện hiệu quả 3 loại tàu, với độ chính xác phát hiện trung bình đạt 87%.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
An T, Yang Z, Li YQ (2014) Research on the detection and tracking method of ship intrusion and remaining[J]. Appl Mech Mater 536-537:148–152
Anand RS, Kumar P (2009) Flaw detection in radiographic weldment images using morphological watershed segmentation technique[J]. NDT E Int 42(1):2–8
Caponetti L, Castellano G, Basile MT et al (2014) Fuzzy mathematical morphology for biological image segmentation[J]. Appl Intell 41(1):117–127
Deng G, Liu Z (2016) A wavelet image denoising based on the new threshold function[C]// International Conference on Computational Intelligence and Security. IEEE 158–161
Ismael SH, Mustafa FM, Okümüs IT (2016) A New approach of image denoising based on discrete wavelet transform[C]// Computer Applications & Research. IEEE 36–40
Jain P, Tyagi V (2017) An adaptive edge-preserving image denoising technique using patch-based weighted-SVD filtering in wavelet domain[J]. Multimed Tools Appl 76(2):1–21
Lee HJ, Huang LF, Chen Z (1990) Multi-frame ship detection and tracking in an infrared image sequence[J]. Pattern Recogn 23(7):785–798
Li X, Song A (2010) A new edge detection method using Gaussian-Zemike moment operator[C]// International Asia Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics. IEEE 276–279
Mi C, Shen Y, Mi W et al (2015) Ship identification algorithm based on 3D point cloud for automated ship loaders[J]. J Coast Res 73:28–34
Nandi A (2016) Detection of human brain tumour using MRI image segmentation and morphological operators[C]// IEEE International Conference on Computer Graphics, Vision and Information Security. IEEE 55–60
Nugroho HA, Yusufiyah HKN, Adji TB et al (2016) Zemike moment feature extraction for classifying lesion’s shape of breast ultrasound images[C]// International Conference on Information Technology and Electrical Engineering. IEEE 458–463
Rahman HAA, Wah YB, He H et al (2015) Comparisons of ADABOOST, KNN, SVM and logistic regression in classification of imbalanced dataset[C]// International Conference on Soft Computing in Data Science. Springer Singapore 54–64
Rainey K, Reeder JD, Corelli AG (2016) Convolution neural networks for ship type recognition[C]. SPIE Defense + Security 9844:09
Saluja R, Boyat A (2016) Wavelet based image denoising using weighted highpass filtering coefficients and adaptive wiener filter[C]// International Conference on Computer, Communication and Control. IEEE 1–6
Shi T, Yang L, Liu Z (2013) A moving ship detection based on edge information of single image and background subtraction[C]// MIPPR 2013: Pattern Recognition and Computer Vision. International Society for Optics and Photonics 891900
Song Q, Ma L, Cao J et al (2016) Image denoising based on mean filter and wavelet transform[C]// International Conference on Advanced Information Technology and Sensor Application. IEEE 39–42
Xia Y, Wan S, Yue L (2011) A Novel algorithm for ship detection based on dynamic fusion model of multi-feature and support vector machine[C]// International Conference on Image & Graphics. IEEE Computer Society 521–526
Xie L, Chen J, Yan Z et al (2013) A new method of Inland River overloaded ship identification using digital image processing[J]. Lect Notes Electr Eng 220:499–506
Yan F, Mei W, Zhang C (2009) SAR image target recognition based on Hu invariant moments and SVM[C]// International Conference on Information Assurance and Security. IEEE 585–588
Yao Y, Jiang Z, Zhao D (2017) Ship detection in optical remote sensing images based on deep convolutional neural networks[J]. J Appl Remote Sens 11(4):1–7