[發明專利]一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類方法及系統

在審

• 申請號: 202211510679.X
• 申請日: 2022-11-29
• 公開（公告）號: CN115841592A
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 吳映錚
• 申請（專利權）人: 上海船舶運輸科學研究所有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/50
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 高麗萍

本發明提供了一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類方法及系統，該方法首先采集不同類型的船舶圖像數據并進行打標簽分類，根據已打標簽的船舶圖像數據生成訓練集和測試集，再分別對訓練集和測試集中的船舶圖像進行HOG特征提取，得到訓練集中船舶圖像的HOG特征向量集合和測試集中船舶圖像的HOG特征向量集合，然后將訓練集中代表船舶圖像數據分類類型的標簽信息和訓練集中船舶圖像的HOG特征向量集合導入至SVM分類器中進行訓練得到SVM多分類模型，再將測試集中某個船舶圖像的標簽信息和HOG特征向量分別輸入至SVM多分類模型中并采用投票形式進行計數，將票數最多的船舶類別作為該測試集船舶圖像的類別，能夠有效降低人力成本，提高船舶圖像識別率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類方法及系統。

背景技術

隨著航運業的發展和海上貿易量的增加，在航船舶的數量不斷增多，海上交通密度不斷增大，海上意外事故發生率日趨升高，嚴重影響著船舶的安全航行。據統計，大量的海上意外事故都是由人為因素造成的，因此提高船舶的安全航行水平尤為緊迫。通過對船舶安全航行技術進行研究，人們已在船舶識別技術方面取得很多重要成果。依靠現代化的船舶識別技術能在一定程度上解決船舶間和船岸間信息交流不準確的問題，極大地降低船舶碰撞事故發生率，提升船舶監管效率。

近年來，船舶交通管理系統(Vessel Traffic Service,VTS)在船舶航行領域得到廣泛應用。VTS是一種旨在提高船舶交通安全程度和工作效率，保護海洋環境，為在海上航行的船舶提供信息服務、導航援助服務和交通組織服務的系統。而雷達識別系統、自動雷達標繪儀(Automatic Radar Platting Aid,ARPA)、電子海圖顯示與信息系統(ElectronicChart Display and Information System,ECDIS)和船舶自動識別系統(AutomaticInformation System,AIS)等系統在VTS上得到廣泛應用。其中，雷達識別系統和ARPA能為船舶航行提供避碰保障；ECDIS可為船舶操作人員提供各種信息查詢功能并在CRT屏幕上顯示本船位置。但是，這3種系統主要以船舶定位為主，無法實現船舶類型識別。而AIS是一種相對新型的船舶避碰設備，與雷達目標跟蹤相比，改變了船舶獲取避碰信息的手段。VTS雖然能為船舶的安全航行提供保障，但由于技術等方面的原因，存在一些缺陷。例如，在某些情況下AIS不能使用，且很多300噸以下的船舶并未安裝AIS。此外，現在仍有不少VTS依靠甚高頻通信實現船舶識別，這樣不僅消耗人力，而且效率不高。

發明內容

為解決傳統船舶識別以船舶定位為主，無法實現船舶類型識別，以及識別效率低下和消耗人力等問題，本發明提供了一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類方法，通過HOG特征提取船舶圖像邊緣特征，并采用SVM分類器進行分類，確定出船舶圖像類別，能夠大幅度減少數據的運算量，有效降低人力成本，并提高船舶圖像識別率。本發明還涉及一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類系統。

本發明的技術方案如下：

一種基于SVM分類器和HOG特征的船舶圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

數據采集處理步驟：采集不同類型的船舶圖像數據，對船舶圖像數據進行預處理，將預處理后的船舶圖像數據進行打標簽分類，并根據已打標簽的船舶圖像數據生成帶有標簽信息的訓練集和測試集；

特征向量提取步驟：分別對訓練集和測試集中的船舶圖像進行HOG特征提取，得到訓練集中船舶圖像的HOG特征向量集合和測試集中船舶圖像的HOG特征向量集合；

模型建立步驟：將訓練集中代表船舶圖像數據分類類型的標簽信息和訓練集中船舶圖像的HOG特征向量集合導入至SVM分類器中進行訓練，得到SVM多分類模型；