导　　师： 李彬

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 在进行海上船舶识别查证之前,需要利用船舶目标检测跟踪技术,获取可疑船舶的图像细节信息(船舶的大小、位置以及相应的轮廓信息等),为船舶特征的精确提取提供保障,进而实现海上船舶的准确分类与识别。在完成海上船舶的识别之后,需要利用目标检测跟踪技术,对可疑船舶上的人员异常行为进行检测跟踪,进而实现对可疑船舶的实时准确监控。本文系统地分析了海面监控中涉及到的目标检测跟踪图像处理算法的特点,围绕着“如何高效对复杂多变的海上环境中的远景可疑船舶以及近景船舶上人员的异常行为进行实时准确地检测及跟踪”这一研究重点,有针对性地提出一些技术改进和创新算法,并综合这些技术设计并开发了海上船舶检测跟踪系统,目前正用于海上监控测试。具体完成了以下几方面工作:1.为了达到准确检测跟踪海上船舶这一研究目标,同时为船舶跟踪提供基础,本文提出了基于海天线的船舶目标检测算法。算法首先利用OTSU最大类间方差以及Hough变换提取海天线,然后利用Shi-Tomasi角点检测算法在海天线附近寻找船舶的大致位置,最后通过检测区域及相应阈值的设定实现对远海海上船舶的检测。该部分为后续船舶准确跟踪研究奠定了基础。2.为了提高多目标船舶跟踪的视觉跟踪算法的实时性和鲁棒性,本文提出了一种改进的基于TLD(Tracking-Learning-Detection)多目标船舶自动跟踪算法。该算法实现了海上多个目标船舶准确实时跟踪。首先,算法应用海天线检测与提取方法,利用最大类间方差阈值分割和Hough变换提取海天线;其次,算法利用Kalman滤波原理对海天线上的目标船舶进行定位与检测,分离出目标船舶;最后通过提取出来的目标用其最小外接矩形生成目标初始跟踪框,跟踪器利用初始跟踪框的位置坐标信息对目标进行实时自动跟踪。算法运

关 键 词： 船舶检测 多目标跟踪 船舶识别 角点检测 异常行为检测

领　　域： []