公开(公告)号：CN116434074B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202310019335.7

申请日：2023-01-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡建明 ,  江世凯 ,  倪涛 ,  智喜洋 ,  施天俊 ,  张伟

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于邻支互补显著性和多先验稀疏表征的目标识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提出邻支互补显著性提取网络，挖掘图像深层次、语义一致性信息，提取多尺度目标的候选显著区域；步骤2：通过结合目标多先验信息的稀疏表征分类器，抑制显著性提取网络可能产生的虚警，实现复杂场景下舰船目标的准确识别。该方法通过深度显著性特征提取网络挖掘图像中舰船目标的显著区域特征，与图像数据的多先验稀疏表征分类方法结合，不但可以充分发挥深度网络多层级提取图像特征的优势，而且对物体部分遮挡复杂海杂波、港口设施、光照阴影等复杂环境干扰具有鲁棒性的特点，可为港口救援、海上交通维护等应用提供支持。

公开(公告)号：CN116434074A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310019335.7

申请日：2023-01-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡建明 ,  江世凯 ,  倪涛 ,  智喜洋 ,  施天俊 ,  张伟

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于邻支互补显著性和多先验稀疏表征的目标识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提出邻支互补显著性提取网络，挖掘图像深层次、语义一致性信息，提取多尺度目标的候选显著区域；步骤2：通过结合目标多先验信息的稀疏表征分类器，抑制显著性提取网络可能产生的虚警，实现复杂场景下舰船目标的准确识别。该方法通过深度显著性特征提取网络挖掘图像中舰船目标的显著区域特征，与图像数据的多先验稀疏表征分类方法结合，不但可以充分发挥深度网络多层级提取图像特征的优势，而且对物体部分遮挡复杂海杂波、港口设施、光照阴影等复杂环境干扰具有鲁棒性的特点，可为港口救援、海上交通维护等应用提供支持。