【摘 要】
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无人机配备高清摄像头,可以执行海上溢油应急监控、肇事船舶搜寻、遇险船舶和人员定位、海洋主权巡查等任务。本文旨在研发一个倒驳船检测系统,可在无人机巡逻过程中实时检测倒驳船,实现目标的识别、定位与检测,可以大大改善工作人员工作体验,提高工作效率。在本文中,我们设计了一个用于检测倒驳船的系统,该系统可以大大的节省人力和物力,提高工作效率。该系统包括实时检测和视频处理两个部分,同时该系统不仅可以在正常天气
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无人机配备高清摄像头,可以执行海上溢油应急监控、肇事船舶搜寻、遇险船舶和人员定位、海洋主权巡查等任务。本文旨在研发一个倒驳船检测系统,可在无人机巡逻过程中实时检测倒驳船,实现目标的识别、定位与检测,可以大大改善工作人员工作体验,提高工作效率。在本文中,我们设计了一个用于检测倒驳船的系统,该系统可以大大的节省人力和物力,提高工作效率。该系统包括实时检测和视频处理两个部分,同时该系统不仅可以在正常天气下检测目标,同时也可以在大雾天气下较好的检测目标。无人机航拍图像的质量很容易受到雾霾天气的影响,导致图像模糊不清,给图像的后续处理带来很大影响,因此在本研究中,去雾和目标检测算法是该系统的关键。本文针对单幅图像提出了一种新的图像去雾方法,该方法将网中网网络和MSCNN（通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾）相结合进行透射图估计。在测试时,我们根据训练后的模型估计输入的有雾图像的透射图,然后使用估算的大气光和计算出的透射图生成无雾图像。大量实验表明,该算法优于传统方法。在去雾完成之后,再将去雾后的图像采用目标检测算法进行检测,从而实现倒驳船的检测。
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