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基于SuBSENSE的内河船舶检测波纹干扰抑制算法
被引量:
2
1
作者
李静
刘清
颜为朗
《交通信息与安全》
CSCD
2017年第2期30-34,共5页
SuBSENSE是一种融合颜色特征和纹理特征的通用运动目标检测算法,同时算法中的参数自适应反馈机制使得背景模型能够良好地适应内河环境的多样性,在多种检测环境下达到参数最优化设置。针对一般运动目标检测算法用于内河船舶检测时,难以...
SuBSENSE是一种融合颜色特征和纹理特征的通用运动目标检测算法,同时算法中的参数自适应反馈机制使得背景模型能够良好地适应内河环境的多样性,在多种检测环境下达到参数最优化设置。针对一般运动目标检测算法用于内河船舶检测时,难以克服水波纹干扰这一问题,提出将SuBSENSE与基于全局对比度的显著性区域检测方法结合进行波纹抑制。利用水面显著值较低这一特性,通过设置适当阈值对显著图进行二值化,从而分离船舶与水面区域。将显著图与SuBSENSE检测结果进行与运算滤除背景干扰,即可得到船舶区域。实验证明,该方法能有效抑制内河环境中的波纹干扰,相比原SuBSENSE算法将综合表现提高了14.6%。
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关键词
水路运输
船舶检测
波纹抑制
subsense
显著值
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职称材料
基于背景复杂度自适应距离阈值的修正SuBSENSE算法
被引量:
1
2
作者
成科扬
孙爽
詹永照
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期38-44,共7页
针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter,SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差,导致检测效果不佳的问题,提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义...
针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter,SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差,导致检测效果不佳的问题,提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义了一种背景复杂度的度量方式,以此为标准,通过距离阈值修正策略获取准确的距离阈值,以便获得更好的检测效果。本算法与像素自适应分割(based adaptive segmenter,PBAS)算法和传统SuBSENSE算法进行了对比。试验表明,在动态场景下,本算法获取的前景更加精确,精度比PBAS算法和传统SuBSENSE算法提高了6.70%和0.80%,召回率比PBAS算法和传统SuBSENSE算法分别提高了9.37%和1.24%。本算法优于对比算法,在动态场景下具有更高的鲁棒性和检测精度。
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关键词
subsense
算法
前景检测
距离阈值修正
背景复杂度
原文传递
题名
基于SuBSENSE的内河船舶检测波纹干扰抑制算法
被引量:
2
1
作者
李静
刘清
颜为朗
机构
武汉理工大学自动化学院
出处
《交通信息与安全》
CSCD
2017年第2期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51279152)
武汉理工大学自主创新研究基金项目(155211005)资助
文摘
SuBSENSE是一种融合颜色特征和纹理特征的通用运动目标检测算法,同时算法中的参数自适应反馈机制使得背景模型能够良好地适应内河环境的多样性,在多种检测环境下达到参数最优化设置。针对一般运动目标检测算法用于内河船舶检测时,难以克服水波纹干扰这一问题,提出将SuBSENSE与基于全局对比度的显著性区域检测方法结合进行波纹抑制。利用水面显著值较低这一特性,通过设置适当阈值对显著图进行二值化,从而分离船舶与水面区域。将显著图与SuBSENSE检测结果进行与运算滤除背景干扰,即可得到船舶区域。实验证明,该方法能有效抑制内河环境中的波纹干扰,相比原SuBSENSE算法将综合表现提高了14.6%。
关键词
水路运输
船舶检测
波纹抑制
subsense
显著值
Keywords
waterway transportation
ship detection
ripple suppression
subsense
salient region detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于背景复杂度自适应距离阈值的修正SuBSENSE算法
被引量:
1
2
作者
成科扬
孙爽
詹永照
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972183,61602215)
社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金项目。
文摘
针对自适应敏感度分割(self-balanced sensitivity segmenter,SuBSENSE)算法在真实复杂场景下距离阈值更新适应性差,导致检测效果不佳的问题,提出一种基于背景复杂度自适应距离阈值修正的SuBSENSE算法。结合时间一致性和空间一致性定义了一种背景复杂度的度量方式,以此为标准,通过距离阈值修正策略获取准确的距离阈值,以便获得更好的检测效果。本算法与像素自适应分割(based adaptive segmenter,PBAS)算法和传统SuBSENSE算法进行了对比。试验表明,在动态场景下,本算法获取的前景更加精确,精度比PBAS算法和传统SuBSENSE算法提高了6.70%和0.80%,召回率比PBAS算法和传统SuBSENSE算法分别提高了9.37%和1.24%。本算法优于对比算法,在动态场景下具有更高的鲁棒性和检测精度。
关键词
subsense
算法
前景检测
距离阈值修正
背景复杂度
Keywords
subsense
algorithm
foreground detection
modified distance threshold
background complexity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SuBSENSE的内河船舶检测波纹干扰抑制算法
李静
刘清
颜为朗
《交通信息与安全》
CSCD
2017
2
下载PDF
职称材料
2
基于背景复杂度自适应距离阈值的修正SuBSENSE算法
成科扬
孙爽
詹永照
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
原文传递
已选择
0
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参考文献
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统计分析
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