基于PCANet的海面船只检测算法

摘要：

以水面无人艇的视觉感知系统的研发为背景,使用级联主成分分析网络的深度学习框架,进行了海面船只检测算法研究.输入海面船只的可见光图像,通过显著性检测确定疑似目标区域,对检测出的疑似目标区域使用PCANet模型进行特征提取,将结果输入支持向量机中,得到最终二分类结果.实验结果表明,所设计的算法可以成功地输出海面船只检测结果,并通过与CNN算法的对比,验证了PCANet方法的高效性和准确性,证明了PCANet在特征提取方面的优越性.

关键词：船只检测、深度学习、级联主成分分析、显著性检测、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目2014AA09A510

在线出版日期：2017-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27