基于残差回归网络的复杂背景下海界线检测

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海界线对基于视觉的海面目标检测、识别、航行避障具有重要的意义,在复杂的海空或者海陆背景环境中,云层、波浪反射及嘈杂的海面、陆地信息等都会给海界线的提取造成严重的干扰。该文提出一种基于残差回归网络的海界线提取算法,首先采用残差回归网络进行全图回归获得逐像素的海界线概率图,再通过OTSU算法对概率图进行阈值分割,初步提取海界点,然后采用meanshift聚类方法进行干扰点的排除,最后采用最小二乘算法,提取出海界线的位置。该算法在大部分复杂的海空或者海陆背景中,均能快速、精确地检测到海界线的位置,其克服了
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