基于目标候选的USV海上船艇检测

海上船艇检测是无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)视觉系统最主要的任务之一.提出了一种基于目标候选(object proposal)的USV海上船艇检测算法.首先,基于改进的边缘框(edgebox)算法提取了图像的边缘信息,并建立“目标性”评分函数获取目标候选框;然后,对船艇目标进行方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征进行建模,利用支持向量机(support vector machine,SVM),采用“自举法”训练分类器进行迭代;最后,将目标候选框的特征描述子输入到分类器中,对船艇进行检测.此外,基于USV在海天环境下的运行场景,结合海天线的特性进一步提升算法的检测性能.实验结果表明,该算法能快速、准确地检测船艇目标,且具有较高的检测率,对尺度以及光照条件的变化也有较强的鲁棒性.