基于圖像的船舶水尺自動檢測系統是一項全新的技術,它將機器視覺引入船舶水尺計重領域。傳統船舶水尺讀數基本上是采用人眼觀測的方式,但由于該方法存在主觀因素、觀測過程數據無法記錄、觀測點少等原因,容易導致船方、港方以及第三方之間對水尺讀數產生爭執。基于圖像的水尺自動檢測系統的水尺讀數僅與水尺視頻有關,不僅有最終讀數還有連續波動值,讀數后期可追溯。該技術將水尺波動視頻轉化為讀數波動曲線,提高了船舶水尺讀數的客觀性、精確度、科學性。本文首先研究了船舶水尺自動檢測系統的框架設計,圍繞圖像采集、無線傳輸和圖像處理模塊設計了系統的硬件和軟件框架。硬件平臺包括圖像采集系統,無線傳輸模塊,穩定采集支架,軟件平臺包括開發框架,視頻解碼庫,深度學習框架,圖像處理庫。之后從邊緣檢測、顏色特征、深度學習三個角度研究了船舶吃水線檢測算法,分析了邊緣檢測原理和局部導數算子檢測水線的過程;在顏色特征角度采用基于RGB直方圖的分割算法、基于RGB向量空間和SVM的分割算法、基于RGB向量空間的水線邊緣檢測算法檢測水線;在深度學習角度采用Faster R-CNN算法識別水線,取得遠優于傳統圖像處理方法的效果。然后研究了船舶...

【文章頁數】：98 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1公制水尺標志針對人工觀測水尺存在的諸多弊端，為了提高船舶水尺讀數的客觀性、精確度、科

圖1.1公制水尺標志針對人工觀測水尺存在的諸多弊端，為了提高船舶水尺讀數的客觀性、精確度、科學性，目前行業已經出現了許多船舶水尺自動檢測技術，主要有壓力傳感器法、聲吶測量法、電子水尺法、超聲波測距法、激光測距法、雷達測距法和基于圖像處理的水尺讀數法7種。（1）壓力傳感器法....

圖1.2聲吶測量法示意圖

第1章緒論立采用多波束測深聲吶對吃水0.5米的船舶進行了實驗，誤差在可接受范圍。該方法尚且還在實驗階段，最大吃水僅有0.5米，且實驗水質良好，但需要考慮的是由于聲吶支架長期設在水底，容易被泥沙、水草覆蓋，需要定期清污，安裝和維護成本都很高，且測量時也會容易受到水中異....

圖1.3Haar-like特征

然后對預處理好的圖像使用特征算子提取相對應的特征，并對這些特征機器學習中的分類器進行分類，最終確認窗口目標的種類。其中，特征提取算法是目標檢測算法的重點，特征提取的好壞往往可以決定目標檢測算法的好壞。常見的提取算法有基于顏色、紋理、形狀、邊緣和角點等特征的提取算法，以及人工設計征....

圖1.4R-CNN框架

哈爾濱工程大學碩士學位論文Once）[27]、SSD（SingleShotMultiBoxDetector）[28]、Retina-Net[29]。R-CNN首先在圖像中提取2000個目標候選區，然后用CNN給每個目標候選區提取一個特征向量，然后采用多個支持向量機....

本文編號：3994376