【摘 要】
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本文针对混合航道船舶航行监管难题,提出一种基于背景提取算法的船舶检测及跟踪实时算法,利用KNN背景分割器来建立动态背景模型。本文创新点在于面对复杂环境中的水面漂浮物、波浪、水面反射等复杂噪声时,通过分级降噪解决了近处波浪的噪声影响问题,采用运动特征来辅助判断目标并且过滤非船舶目标,实现了目标船舶精确定位及跟踪算法中目标识别丢失问题,最后在船舶识别及具体跟踪工程中取得了实际应用。
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本文针对混合航道船舶航行监管难题,提出一种基于背景提取算法的船舶检测及跟踪实时算法,利用KNN背景分割器来建立动态背景模型。本文创新点在于面对复杂环境中的水面漂浮物、波浪、水面反射等复杂噪声时,通过分级降噪解决了近处波浪的噪声影响问题,采用运动特征来辅助判断目标并且过滤非船舶目标,实现了目标船舶精确定位及跟踪算法中目标识别丢失问题,最后在船舶识别及具体跟踪工程中取得了实际应用。
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