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公开(公告)号：CN109325958B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201811072336.3
申请日：2018-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于轮廓精化和改进广义霍夫变换的近岸船只检测方法，涉及光学遥感图像近岸船只检测方法。本发明解决了检测中出现的训练样本不足、船头轮廓破损等情况时，船只检测准确度低的问题，本发明获取待测类型船只的长度和宽度信息和船只的二值化边缘检测结果图像；获取等频量化霍夫空间投票梯度角参考表，利用待检测场景遥感图像，获取海岸线附近的多个船只疑似停放区域；对船只疑似停放区域的边缘轮廓的每个点均进行霍夫空间投票，投票累加值大于阈值A的点为船只疑似停放区域中船头的中心参考点；用最小矩形框在待检测场景遥感图像中标记疑似船只；对所有疑似船只进行去除虚警和融合重叠处理，完成近岸船只检测。本发明适用于近海岸船只检测使用。
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公开(公告)号：CN107563447B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710805959.6
申请日：2017-09-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种遥感图像中目标到目标部位的分级识别方法，本发明涉及遥感图像中目标到目标部位的分级识别方法。本发明的目的是为了解决现有遥感影像目标识别方法不能在不同层级上对目标或目标部位进行识别的问题。过程为：一、根据待识别的光学遥感图像的要求，确定待识别的光学遥感图像的级数；二、对待识别的光学遥感图像进行目标识别；三、得到待识别区域切片上含有标记为目标的切片；四、获得最终含有目标标记的切片；五、对待识别的光学遥感图像进行目标部位识别；六、得到待识别区域切片上含有标记为目标部位的切片；七、获得最终含有目标部位标记的切片。本发明用于遥感图像中目标分级识别领域。
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公开(公告)号：CN109635733B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811517627.9
申请日：2018-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于视觉显著性和队列修正的停车场和车辆目标检测方法，它属于停车场内车辆检测技术领域。本发明解决了现有遥感图像车辆目标检测方法处理速度慢、车辆目标检测效果差的问题。本发明根据停车场区域亮度特征设计一种基于亮度特征的显著图BBSM用于停车场区域粗提取，再利用停车场区域的颜色特征和面特征精确提取停车场轮廓；在每一个精提取的停车场轮廓内，提取可能包含车辆的疑似区域，设计基于边缘统计模型的车辆队列排布方向的计算方法来修正车辆队列排布方向，最后利用滑窗方法切割车辆队列来提取疑似车辆切片，提取切片的HOG特征后，利用SVM分类器进行二分类，将分类为车辆的目标标记回原图，实现车辆检测；本发明应用于停车场内车辆检测技术领域。
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公开(公告)号：CN109325958A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811072336.3
申请日：2018-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于轮廓精化和改进广义霍夫变换的近岸船只检测方法，涉及光学遥感图像近岸船只检测方法。本发明解决了检测中出现的训练样本不足、船头轮廓破损等情况时，船只检测准确度低的问题，本发明获取待测类型船只的长度和宽度信息和船只的二值化边缘检测结果图像；获取等频量化霍夫空间投票梯度角参考表，利用待检测场景遥感图像，获取海岸线附近的多个船只疑似停放区域；对船只疑似停放区域的边缘轮廓的每个点均进行霍夫空间投票，投票累加值大于阈值A的点为船只疑似停放区域中船头的中心参考点；用最小矩形框在待检测场景遥感图像中标记疑似船只；对所有疑似船只进行去除虚警和融合重叠处理，完成近岸船只检测。本发明适用于近海岸船只检测使用。
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