可见光海面目标检测的结构随机森林方法

• 作者: 施朝健 陈婷婷 雷琴
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 海面图像 目标检测 决策树 随机决策森林 结构学习
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: ?目标识别与跟踪?
• 页码范围: 31-35,41
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.07.006

摘要

由于受到海岸景物和海面波纹等复杂海况的影响，基于可见光海面图像目标检测是一个技术难点。本文提出一个结构随机森林检测海面目标的方法。该方法首先基于图像块构建随机森林，然后将结构学习策略用于随机森林的预测输出空间，在样本空间训练随机森林，最后通过随机森林将图像块分类为海面图像的目标区域与背景区域。实验结果表明相对Canny算子，Threshold-Segment算子，Salience_ROI算子，文中方法在海面图像目标检测中取得了更高的检测率，且计算开销较小。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施朝健	上海海事大学商船学院	69	698	15.0	22.0
2	陈婷婷	上海海事大学商船学院	14	91	6.0	8.0
3	雷琴	上海海事大学商船学院	9	64	5.0	8.0