浅析基于稀疏表示的航运船体检测方法

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	作者：刘海钧 关键词：船体检测与跟踪 ; 稀疏表示 ; K-SVD ; 冗余字典 ; 马氏距离 中文刊名：ZSUX 英文刊名：China Water Transport 机构：青海民族大学; 出版日期：2014-11-15 出版单位：中国水运(下半月) 年：2014 期：v.14 语种：中文; 页：ZSUX201411010 页数：3 CN：11 ISSN：42-1395/U 分类号：19-21

摘要

为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到冗余字典,最后对测试样本进行重构,根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较,实验结果表明,该算法实时性好、检测准确率高,可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪,解决CCTV人工值守、非自动化问题,节省大量人力资源。
        

引文

[1]洪晶.海事场景的视频监控系统[D].杭州:浙江大学,2007.
    [2]李斌,孙华峰.内河运动船舶的准确检测跟踪技术研究[J].微电子学与计算机,2012,29(11):180-184.
    [3]叶玲利.内河视频监控中运动船舶检测和遮挡分离算法研究[D].武汉:武汉理工大学,2013.
    [4]尹忠科,邓君等.利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解[J].电子信息学报,2006,28(4):614-618.
    [5]陈中杰,蒋刚等.基于SVM一对一多分类算法的二次细分法研究[J].传感器与微系统,2013,32(4):44-47.