基于机器学习的无人船目标识别系统研究

• 作者: 冯俊凯 刘雨青 曹守启 李佳佳 邢博闻 陶清
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 无人船 目标识别 OpenCV 级联分类器
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.08.007

摘要

针对无人船装置在复杂视域环境下的目标识别准确率低、运算率高等不足,提出了采用OpenCV视觉处理框架,建立基于机器学习的无人船目标识别系统.利用HAAR级联分类器训练算法建立了目标物的机器学习库,通过多组训练目标物对比实验,分析出最大识别率和最小虚警率的关系,及正负样本尺寸和比例对训练时间和精确度的影响,得出参数值的最适设定范围.还通过水面的镜面效应,采用相位相关性法水岸线识别算法,准确地识别出水岸线,提高了水中目标物的识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘雨青	上海海洋大学工程学院	38	139	8.0	10.0
2	曹守启	上海海洋大学工程学院	72	165	6.0	10.0
3	李佳佳	上海海洋大学工程学院	6	18	2.0	4.0
4	邢博闻	上海海洋大学工程学院	10	14	1.0	3.0
5	冯俊凯	上海海洋大学工程学院	2	1	1.0	1.0