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公开(公告)号:CN108229402A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201810013426.9
申请日:2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声波的事件检测系统及检测方法,包括传感器,传感器波束分布方向与目标运动方向近似平行,目标与被检测事件相关;检测模块,接收原始数据,并进行目标检测,得到识别结果和目标距离;主控模块,接收检测模块上传的识别结果、目标距离以及传感器采集的原始数据。获取传感器成像数据得到原始图像;进行均值滤波、阈值分割得到二值化分割结果;对二值化分割结果进行非背景区域填充和可疑区域筛选;根据不变矩获取可疑区域的形状特征;根据灰度共生矩阵获取可疑区域的纹理特征;基于感知器对可疑区域进行分类,获取分类结果以判断事件是否发生;计算目标距离。本发明分辨率高,数据直观,对泄漏的定位更加准确。
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公开(公告)号:CN104680132A
公开(公告)日:2015-06-03
申请号:CN201510054144.X
申请日:2015-01-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法,包括以下几步:进行样本图像统计,利用形状上下文方法得到样本图像中每类目标的两个上下文直方图;读取待识别图像,利用形状上下文方法得到待识别目标的两个上下文直方图;将待识别目标的两个上下文直方图和样本图像中每类目标的两个上下文直方图的对应色块的值分别进行匹配,利用最大匹配度进行目标识别。其中形状上下文方法以目标轮廓长轴端点为基准点。本发明能够提高目标识别的匹配度,并且能够减少计算量。
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公开(公告)号:CN104680132B
公开(公告)日:2017-11-21
申请号:CN201510054144.X
申请日:2015-01-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法,包括以下几步:进行样本图像统计,利用形状上下文方法得到样本图像中每类目标的两个上下文直方图;读取待识别图像,利用形状上下文方法得到待识别目标的两个上下文直方图;将待识别目标的两个上下文直方图和样本图像中每类目标的两个上下文直方图的对应色块的值分别进行匹配,利用最大匹配度进行目标识别。其中形状上下文方法以目标轮廓长轴端点为基准点。本发明能够提高目标识别的匹配度,并且能够减少计算量。
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公开(公告)号:CN105403890A
公开(公告)日:2016-03-16
申请号:CN201510727235.5
申请日:2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/00
CPC classification number: G01S15/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域,具体涉及一种主要用于在声纳图像中探测水下目标的基于行列特征向量相关的目标探测方法。本发明包括:对图像通过自定义阈值的二值化方法进行二值化处理;对二值化后的图像进行形态学处理;对经过形态学处理后的图像通过Sobel边缘检测算法进行边缘提取;利用边缘信息通过基于Hough变换的圆弧检测算法进行圆弧检测;对可疑区域做归一化处理;将理想圆形图像作为模板,求其行特征向量、列特征向量。本发明提出了一种可以简单高效的表示圆形或近似圆形目标区域特征的特征向量,通过行列特征向量筛选可以有效去除非目标区域,因此可以有效减小目标探测的虚警概率。
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