[发明专利]一种基于深度学习的电子海图和雷达图像的数据融合方法有效
| 申请号： | 201910281317.X | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN109993692B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 张闯;郭沐壮;郭晨 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/33;G06T7/60 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的电子海图和雷达图像的数据融合方法。本发明方法，包括如下步骤：利用深度学习目标检测模型对输入的雷达图像进行目标检测，识别出航海雷达探测到的特征物标；对雷达图像中特征区域进行预处理；向雷达图像中特征区域的几何中心发射射线，寻找配准参考点；采用基于特征的仿射变换，用电子海图对雷达图像进行配准，达到雷达图像和电子海图的数据融合。本发明有效地融合电子海图和雷达图像，从而帮助船舶驾驶员更好地理解航行环境，并提高驾驶自动化水平和导航安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电子 海图 雷达 图像 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的电子海图和雷达图像的数据融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用深度学习目标检测模型对输入的雷达图像进行目标检测，识别出航海雷达探测到的特征物标；S2、对雷达图像中特征区域进行预处理，所述特征区域为深度学习目标检测模型检测出来的包括所述特征物标的区域，其包括如下步骤：S21、对雷达图像中特征区域进行滤波处理；S22、对滤波后的雷达图像进行二值化处理，将灰度图像转换为二值图像；S23、提取雷达图像中特征区域的雷达回波边界；S3、向雷达图像中特征区域的几何中心发射射线，寻找配准参考点；S4、采用基于特征的仿射变换，用电子海图对雷达图像进行配准，达到雷达图像和电子海图的数据融合。
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