摘要
本发明公开了一种融合冗余特征的高精度船舶精准识别方法,包括步骤:步骤(1)、船舶经纬度和位置测定;步骤(2)、基于高分辨率光学遥感影像的船舶类型提取;步骤(3)、解码并提取船舶AIS相关信息;步骤(4)、利用LiDAR获取航道过往船舶点云特征数据;步骤(5)、基于监控视频的船舶视频、照片以及船牌名提取;步骤(6)、多源数据的时空配准与统一坐标变换;步骤(7)、船舶动态特征提取;步骤(8)、数据融合、船牌名识别与类型匹配;步骤(9)、船舶识别与跟踪。本发明通过开展基于北斗、光学遥感,船舶AIS数据、LiDAR和船舶视频监测的多维数据融合进行时空配准,有效地提高船舶识别的准确性和鲁棒性。
技术关键词
精准识别方法
高精度船舶
冗余特征
深度学习算法
光学遥感影像
数据
协方差矩阵
线性动态系统
北斗卫星导航
动态特征提取
状态更新
点云特征
光学遥感卫星影像
整合视频监控
机器学习算法
点云聚类方法
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风力发电主机
实时监测方法
风险评估模型训练
聚类分析算法
风力发电系统
深度学习模型
传感器
智能驾驶系统
决策
红外成像仪
故障检测方法
配电柜
数据关联性分析
数据采集网络
多模态数据融合
文本生成方法
语义特征提取
语义向量
时间序列信息
注意力机制
路面病害
检测网络模型
分割方法
深度学习算法
矫正