【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船舶识别系统，具体是指一种遥感图像船舶识别系统。
技术介绍
1、随着遥感技术和人工智能的快速发展，遥感图像在海洋监测、海上交通管理、环境保护和军事应用等领域的作用日益重要。船舶作为海洋活动的重要载体，其位置、类型和行为信息对于上述领域的研究和决策具有关键价值；
2、但现有船舶识别系统还存在一定的缺陷，现有船舶识别系统船舶检测和分类方法可能无法准确地定位和识别船舶，在处理大规模遥感图像数据时可能会遇到性能瓶颈，特别是在实时或近实时的应用场景中，为此，提出一种遥感图像船舶识别系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种遥感图像船舶识别系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种遥感图像船舶识别系统，包括遥感图像模块、图像预处理模块、船舶特征提取模块、船舶分类模块、船舶识别输出模块、图像初始化模块、图像采集模块、图像分割模块、图像数据库模块、图像增强模块、图像去雾模块、图像降噪模块、船舶识别模块、v3识别模块、图像截取模块、地图展示模块；
3、其中，所述遥感图像模块与图像预处理模块相无线连接，所述遥感图像模块从卫星遥感平台获取原始的遥感图像数据，将获取的遥感数据存储在图像数据库，数据预处理模块对接收的遥感图像进行辐射校正，图像增强、去雾、降噪处理，消除传感器响应不均和大气影响；
4、其中，所述船舶特征提取模块与船舶分类模块相无线连接，所述船舶特征提取模块检测图像中的边缘
5、其中，所述船舶识别输出模块整合船舶检测和分类的结果，设计用户友好的界面，展示识别结果的可视化信息。
6、其中，所述遥感图像模块从卫星遥感平台获取原始的遥感图像数据，将获取的遥感数据存储在图像数据库。
7、其中，所述图像预处理模块对接收的遥感图像进行辐射校正，图像增强、图像去雾、图像降噪处理；
8、图像增强通过调节图像的灰度分布、明暗度等参数，统计图像的灰度分布直方图，将其中聚集的部分分散到整个图像范围内，实现图像辨识，实现公式为：
9、
10、在公式中，q为输出的像素，p为输入的像素，计算图像的灰度直方图，计算灰度直方图的累加直方图；
11、图像去雾通过采集所有像素点三通道中最小灰度值，构成一幅灰度图，然后在采用滤波的方法，选取滤波窗口中的最小值滤波，获得最终的暗通道图像，实现公式为：
12、i(x)＝j(x)t(x)+a(t-t(x))，
13、
14、在公示中，i(x)为实际拍摄获得的有雾图像，j(x)是假定去除云雾干扰后的图像，a成像时大气散射光参数，t(x)为大气透光率，对于成像模型，将其归一化。
15、其中，所述船舶识别模块通过v3识别算法实现，识别出来的所有目标中，正确的目标所占的比例，反映识别算法对整个样本判断性能：实现公式为：
16、
17、正确识别的出图像数占所有目标图像的比例，反映识别算法的识别效能，实现公式为：
18、
19、为类目标识别精度的均值，为所有类别的再取平均值，公式为：
20、
21、其中，所述船舶特征提取模块检测图像中的边缘，对提取的边缘进行检测识别，根据提取的边缘检测结果，分析船舶的形状特征，通过分析船舶表面的纹理特征，进一步识别和区分不同类型的船舶，利用颜色信息进行船舶的识别和分类。
22、其中，所述船舶分类模块从船舶特征提取模块中选择最有效的特征进行分类，利用粗细粒度图像对应技术，从高分辨率遥感图像中寻找到船舰所在区域，截取分辨率高、细节丰富的船舰图像，检测图像中不随着尺度变化而变化的特征，对图像进行多尺度采样，建立多层金字塔空间，图像中的角点、明暗点准确捕捉，hog信息则描述了船舰的外形信息进行船舶识别。
23、其中，所述船舶识别输出模块整合船舶检测和分类的结果，包括船舶的位置、类型、大小相关信息，设计用户友好的界面，对结果输出在地图上进行展示。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、1、本专利技术通过通过辐射校正、图像增强、去雾和降噪处理，有效消除了传感器响应不均和大气影响，提高了图像质量，为后续的船舶识别提供了更准确的基础数据；
26、2、本专利技术通过采用边缘检测和形状特征分析，结合纹理和颜色信息，能够准确识别和区分不同类型的船舶，利用粗细粒度图像对应技术和多尺度采样，能够从高分辨率遥感图像中准确捕捉船舰信息，提高识别精度；
27、3、本专利技术通过船舶分类模块能够从船舶特征提取模块中选择最有效的特征进行分类，利用hog信息描述船舰外形，实现对船舶的精确分类；
28、4、本专利技术通过v3识别算法，系统能够计算出识别出来的所有目标中正确目标所占的比例，反映识别算法对整个样本判断性能，以及识别效能，提供了一种量化评估识别效果的方法。
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1.一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：包括遥感图像模块、图像预处理模块、船舶特征提取模块、船舶分类模块、船舶识别输出模块、图像初始化模块、图像采集模块、图像分割模块、图像数据库模块、图像增强模块、图像去雾模块、图像降噪模块、船舶识别模块、V3识别模块、图像截取模块、地图展示模块；
2.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述遥感图像模块从卫星遥感平台获取原始的遥感图像数据，将获取的遥感数据存储在图像数据库。
3.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述图像预处理模块对接收的遥感图像进行辐射校正，图像增强、图像去雾、图像降噪处理；
4.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述船舶识别模块通过V3识别算法实现，识别出来的所有目标中，正确的目标所占的比例，反映识别算法对整个样本判断性能：实现公式为：
5.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述船舶特征提取模块检测图像中的边缘，对提取的边缘进行检测识别，根据提取的边缘检测结果，分析船舶的形状特征，通
6.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述船舶分类模块从船舶特征提取模块中选择最有效的特征进行分类，利用粗细粒度图像对应技术，从高分辨率遥感图像中寻找到船舰所在区域，截取分辨率高、细节丰富的船舰图像，检测图像中不随着尺度变化而变化的特征，对图像进行多尺度采样，建立多层金字塔空间，图像中的角点、明暗点准确捕捉，HOG信息则描述了船舰的外形信息进行船舶识别。
7.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述船舶识别输出模块整合船舶检测和分类的结果，包括船舶的位置、类型、大小相关信息，设计用户友好的界面，对结果输出在地图上进行展示。
...【技术特征摘要】
1.一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：包括遥感图像模块、图像预处理模块、船舶特征提取模块、船舶分类模块、船舶识别输出模块、图像初始化模块、图像采集模块、图像分割模块、图像数据库模块、图像增强模块、图像去雾模块、图像降噪模块、船舶识别模块、v3识别模块、图像截取模块、地图展示模块；
2.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述遥感图像模块从卫星遥感平台获取原始的遥感图像数据，将获取的遥感数据存储在图像数据库。
3.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述图像预处理模块对接收的遥感图像进行辐射校正，图像增强、图像去雾、图像降噪处理；
4.根据权利要求1所述的一种遥感图像船舶识别系统，其特征在于：所述船舶识别模块通过v3识别算法实现，识别出来的所有目标中，正确的目标所占的比例，反映识别算法对整个样本判断性能：实现公式为：
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋毅，王锐，黄宗良，陈胜龙，王健鸥，
申请(专利权)人：上海望海大数据信息有限公司，
类型：发明
国别省市：
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