[發明專利]一種基于場景多維特征的船只檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201711311822.1
• 申請日: 2017-12-11
• 公開（公告）號: CN107818326B
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 鄧練兵
• 申請（專利權）人: 珠海大橫琴科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 珠海智專專利商標代理有限公司 44262
• 代理人: 鐘意華

1.一種基于場景多維特征的船只檢測方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟a，構建船只圖像樣本庫，包括采集可見光下的沿海區域監控視頻數據，提取每幀圖像，獲得船只位置真值和長寬；然后通過canny算子進行邊緣檢測，得到圖像中所有邊緣，并作為圖像的第四維；

步驟b，船只區域獲取，包括對于步驟a得到的邊緣，進行Hough變換，得到海岸線，令海面區域為船只出現范圍區域Ship area；

步驟c，構建類Faster RCNN卷積網絡作為深度學習網絡，將步驟a得到的處理后圖像作為樣本數據輸入到深度學習網絡中，得到卷積后的特征圖；

步驟d，構建RPN網絡，基于步驟c所得卷積后的特征圖，利用滑動窗口在船只出現范圍區域Ship area生成不同大小區域建議框，同步驟c所得深度學習網絡結合，根據船只真實位置進行訓練，得到訓練模型；

步驟e，利用步驟d訓練所得模型對測試數據進行檢測，包括對檢測影像進行邊緣檢測，得到圖像中所有邊緣，并將其作為圖像的第四維，然后通過Hough變換得到海岸線，基于步驟d訓練所得模型對海岸線間的部分進行船只檢測。

2.根據權利要求1所述基于場景多維特征的船只檢測方法，其特征在于：步驟b中，首先建立一個(λ,θ)極坐標參數空間的二維數組作為累加器，順序搜索圖像中所有目標像素，對于每一個目標像素在參數空間中找到對應位置，在累加器的對應位置加1；再求出參數空間累加器中最大值，設其位置為(λⁱ,θⁱ)；最后通過參數空間位置(λⁱ,θⁱ)，根據上式找到圖像空間中相對應的直線參數，確定最長的一條直線為海岸線。

3.根據權利要求1或2所述基于場景多維特征的船只檢測方法，其特征在于：步驟d中，利用滑動窗口在船只出現范圍區域Ship area生成不同大小區域建議框后，根據步驟a所得船只長寬，通過K-均值聚類，得到選擇的區域建議框大小。

4.一種基于場景多維特征的船只檢測系統，其特征在于：包括以下模塊：

第一模塊，用于構建船只圖像樣本庫，包括采集可見光下的沿海區域監控視頻數據，提取每幀圖像，獲得船只位置真值和長寬；然后通過canny算子進行邊緣檢測，得到圖像中所有邊緣，并作為圖像的第四維；

第二模塊，用于船只區域獲取，包括對于第一模塊得到的邊緣，進行Hough變換，得到海岸線，令海面區域為船只出現范圍區域Ship area；

第三模塊，用于構建類Faster RCNN卷積網絡作為深度學習網絡，將第一模塊得到的處理后圖像作為樣本數據輸入到深度學習網絡中，得到卷積后的特征圖；

第四模塊，用于構建RPN網絡，基于第三模塊所得卷積后的特征圖，利用滑動窗口在船只出現范圍區域Ship area生成不同大小區域建議框，同第三模塊所得深度學習網絡結合，根據船只真實位置進行訓練，得到訓練模型；

第五模塊，用于利用第四模塊訓練所得模型對測試數據進行檢測，包括對檢測影像進行邊緣檢測，得到圖像中所有邊緣，并將其作為圖像的第四維，然后通過Hough變換得到海岸線，基于第四模塊訓練所得模型對海岸線間的部分進行船只檢測。

5.根據權利要求4所述基于場景多維特征的船只檢測系統，其特征在于：第二模塊中，首先建立一個(λ,θ)極坐標參數空間的二維數組作為累加器，順序搜索圖像中所有目標像素，對于每一個目標像素在參數空間中找到對應位置，在累加器的對應位置加1；再求出參數空間累加器中最大值，設其位置為(λⁱ,θⁱ)；最后通過參數空間位置(λⁱ,θⁱ)，根據上式找到圖像空間中相對應的直線參數，確定最長的一條直線為海岸線。

6.根據權利要求4或5所述基于場景多維特征的船只檢測系統，其特征在于：第四模塊中，利用滑動窗口在船只出現范圍區域Ship area生成不同大小區域建議框后，根據第一模塊所得船只長寬，通過K-均值聚類，得到選擇的區域建議框大小。