【摘 要】
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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
【机 构】
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上海海洋大学工程学院,钰清（上海）信息科技有限公司
【基金项目】
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上海市科委2017年度“创新行动计划”地方院校能力建设项目(17050502000);国家远洋渔业工程技术研究中心开放基金项目(A1-2801-18-100401-3);上海市青年科技英才扬帆计划资助(18YF1409900);上海临港管委会2017年上海市(临港)产学研合作项目(沪临地管委经[2017]56号)
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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。
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