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一种非受控场景视频中的船舶水尺智能识别方法

摘要

一种非受控场景视频中的船舶水尺智能识别方法,先取视频中的一帧,使用一个深度神经网络模型检测单帧的水尺刻度位置,用数字图像处理技术处理得到各字符刻度的上下边缘。根据水尺刻度位置信息,截取近水端图像,并用深度神经网络模型对图像进行分割得到语义分割图像。再用语义分割图像来提取参考水位线,再通过前面得到的字符位置信息和水位线信息计算单帧吃水值。对视频的每一帧用相同方式处理得到吃水值序列,根据得到的吃水值序列计算最终的吃水值。本发明用一个深度神经网络模型精确的检测各刻度位置以及语义分割图像,根据语义分割图像提取水和船舶的分界线,从而计算参考水位线。根据精确的刻度信息和水位线信息,能够准确的计算出吃水值。

著录项

  • 公开/公告号CN110276285A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201910510520.X

  • 申请日2019-06-13

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2024-02-19 13:31:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190613

    实质审查的生效

  • 2019-09-24

    公开

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