[发明专利]一种海上船舶显著性检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种海上船舶显著性检测方法及系统，所述方法包括：步骤S1、获取存储有若干个待检测图像的数据库；步骤S2、将数据库作为残差网络的输入，采用残差网络进行特征提取得到浅层特征图和深层特征图；步骤S3、对深层特征图进行特征提取，得到仅有待检测目标的初始显著图；步骤S4、对浅层特征图进行特征细化处理之后与初始显著图进行叠加，得到显著性预测图；步骤S5、将步骤S4得到的显著性预测图作为残差网络的输入；重复步骤S2～步骤S4；直到循环次数达到预设值，将最后一次循环次数对应的显著性预测图作为最终显著性预测图。本发明能够准确、快速、低功耗地检测与提取海上船舶目标,且提供丰富而有辨别力的显著性检测结果。

技术领域

本发明涉及目标检测跟踪技术领域，特别涉及一种基于深度注意机制的海上船舶显著性检测方法及系统。

背景技术

海上目标的显著性检测问题因其在海洋渔业、海上运输管制、海上军事以及水下运载器等领域的重要应用越来越受到人们关注。计算机辅助船舶检测的方法极大促进了该项研究的发展，提高了检测效率，释放了人力资源。近几年，深度学习的方法极大地促进了显著性检测的发展，取得了令人惊讶的表现，与此同时，应用于海上特定场景的船舶显著性检测也随之取得巨大的进步。这是由于深度学习拥有强大的特征表达能力,可以通过网络自下而上自动学习到船舶目标的低级特征和高级特征,并将其有效地提取，这些特征分级按层次排列,代表实际船舶目标的不同的语义信息，从而能够提供丰富而有辨别力的显著性检测结果。

但是考虑到海洋环境的复杂性，检测会受到拍摄距离,海杂波，光照强度，天气变化,复杂背景以及船舶颜色和海面颜色对比不明显等因素的影响,单单凭借肉眼或现有的船舶检测算法，效率低、成本高且检测未必准确，难以达到令人满意的监测结果，进而虚警和漏检的情况会时常出现。

近来，在船舶检测问题上，显著性检测能够极大地改善其检测性能。并且我们不可否认，之前的一些方法对船舶检测都做出了重大努力，但是也仍然存在问题，例如如何更多的检测出显著目标的边缘信息，如何尽可能的在减少计算量的基础上更自动，更快速地检测各种背景的海上显著目标，以及即使当前实验效果最好的完全卷积网络(FCN)在检测时，也不能完全有效地提取船舶目标的边缘信息等问题。

因此准确、快速、低功耗地检测与提取海上船舶目标,赢得更可能多的反应与处理时间,能够提供丰富而有辨别力的显著性检测结果，已成为当前海上船舶的显著性检测方法上急需解决的难题，这一课题的研究具有重大的现实意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度注意机制的海上船舶显著性检测方法及系统，以实现准确、快速、低功耗地检测与提取海上船舶目标,赢得更可能多的反应与处理时间,能够提供丰富而有辨别力的显著性检测结果的目的。

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种海上船舶显著性检测方法，包括：

步骤S1、获取存储有若干个待检测图像的数据库；

步骤S2、将所述数据库作为残差网络的输入，采用所述残差网络进行特征提取得到浅层特征图和深层特征图；

步骤S3、对所述深层特征图进行特征提取，得到仅有待检测目标的初始显著图；

步骤S4、对所述浅层特征图进行特征细化处理之后与所述初始显著图进行叠加，得到显著性预测图；

步骤S5、将所述步骤S4得到的所述显著性预测图作为所述残差网络的输入；重复所述步骤S2～步骤S4；直到循环次数达到预设值，将最后一次循环次数对应的所述显著性预测图作为最终显著性预测图。

优选地，所述步骤S1包括：预先采集若干个所述待检测图像；每个所述待检测图像包括待检测目标和背景，每个所述待检测图像所具有的背景各不相同；每个所述待检测图像设有与其一一对应的地表真值图片。