一种基于场景复杂度的智能船舶感知方法

本发明公开了一种基于场景复杂度的智能船舶感知方法，包括定义场景复杂度等级；筛选图像纹理特征量；计算图像纹理特征参数；使用集成学习网络模型分类场景复杂度；本发明综合考虑了船舶航行场景图像中的不确定因素，利用灰度共生矩阵提取图像特征，并使用集成学习的XGBoost网络模型，用于感知航行场景的复杂度。它通过模拟人类视觉感知，将图像的能量、熵、对比度、逆差矩和相关性多个参数结合起来，构建了一个能够真实反映场景复杂度的数学模型；该方法为智能船舶自主航行场景的设计与构建提供了重要参考，通过评估虚拟测试场景的复杂性，帮助提高智能船舶在实际航行中的安全性和可靠性。