位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于决策树的海上搜救目标检测算法
  • ISSN号:1672-9498
  • 期刊名称:《上海海事大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:U676.8[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]上海海事大学商船学院,上海200135
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2007AA11Z249); 上海市自然科学基金(08ZR1409300); 上海市重点学科建设项目(S30602); 上海市教育委员会支出预算项目(2008083)
中文摘要:

为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点,提出1种基于决策树的多特征检测算法,并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中.该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息,通过计算各特征的信息增益建立决策树,将搜救目标检测问题分解成3层决策树分类问题.实验表明,该算法能够提高多特征目标检测的效率,在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.

英文摘要:

In order to overcome the shortcomings of the traditional target recognition method in dealing with the data of highly complex spatial characteristics distribution,a multi-feature detection algorithm based on decision tree theory is proposed and applied to the marine rescue target detection based on video.In the algorithm,color,intensity and other information of the images are extracted firstly,then the deci-sion tree is built by calculating the information gain of each feature,thus the detection of the rescue target is transformed into the classification process of three-layer decision tree.Experiments indicate that the al-gorithm can improve the efficiency of multi-feature target detection,and it works well in the rescue target detection such as lifeboat and life raft.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《上海海事大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海海事大学
  • 主编:黄有方
  • 地址:上海浦东新区临港新城海港大道A30#
  • 邮编:201306
  • 邮箱:smucae@163.com
  • 电话:021-38284908
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9498
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1968/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • CAJ-CD规范执行优秀期刊,中国期刊协会编校质量优秀期刊,全国高校编辑质量优秀科技期刊,上海市编校质量优秀期刊,上海市优秀学报,上海市审读优秀科技期刊,上海市新闻出版行业文明单位,中国高校科技期刊优秀团队
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2579