| 基于视觉的水雷目标识别方法研究 |
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| 引用本文： | 苗锡奎,朱枫,许以军,吴清潇,郝颖明,任申真.基于视觉的水雷目标识别方法研究[J].海洋工程,2012,30(4):154-160. |
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| 作者姓名： | 苗锡奎 朱枫 许以军 吴清潇 郝颖明 任申真 |
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| 作者单位： | 中国科学院沈阳自动化研究所;中国科学院研究生院;中国科学院光电信息处理重点实验室;辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 |
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| 基金项目： | 中国科学院知识创新工程重大资助项目(YYYJ-0917) |
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| 摘 要： | 水下目标识别一直是目标识别领域的研究热点,为此,以水雷目标识别为需求背景提出了一种基于视觉的水雷目标识别方法。该方法从水雷目标形状的本质特征出发,根据几何矩的物理意义,结合区域特征和边界特征构造了三个适合于水雷目标形状描述子,采用阈值判决的方法,实现水雷目标的识别。实验结果表明,该方法比基于不变矩的方法识别率更高,具有较好的稳定性,尤其适用于水下特定形状的目标识别和目标受到部分遮挡的情况。其中水下图像处理和特征的定义方法对水下目标识别具有指导和借鉴意义。
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| 关 键 词： | 水下机器人 水下图像 目标形状 不变矩 水雷识别 视觉 |
Mine object recognition method research of AUV based on vision |
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| MIAO Xi-ui,ZHU Feng,XU Yi-jun,WU Qing-xiao,HAO Ying-ming and REN Shen-zhen.Mine object recognition method research of AUV based on vision[J].Ocean Engineering,2012,30(4):154-160. |
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| Authors: | MIAO Xi-ui ZHU Feng XU Yi-jun WU Qing-xiao HAO Ying-ming and REN Shen-zhen |
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| Institution: | 1(1.Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110016,China;2.Graduate School of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;3.Key Laboratory of Optical-Electronics Information Processing,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110016,China;4.Key Laboratory of Image Understanding and Computer Vision,Liaoning Province,Shenyang 110016,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | autonomous underwater vehicle underwater image object shape invariant moments mine recognition vision |
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