李庆忠，徐相玉

（中国海洋大学 工程学院，山东 青岛 266100）

0 概述

海事智能监测是维护海洋权益、加强海域监管、减少海事纠纷等的重要技术手段，在军用和民用方面都具有重要的研究与应用价值。当摄像机安装在海洋浮标或无人海事执法船上时，研究基于动态视频图像的海面船舰目标快速检测方法是实现大面积海域智能视频监测的关键技术之一［1］。

在基于动态视频图像的海面目标自动检测方面，目前常用的检测方法可分为3 类。

第1 类方法是基于边缘、纹理等特征的海面目标的检测方法。代表性研究包括：黎经元等［2］提出的基于边缘梯度特征的船舰检测方法，适合于港口船舰的快速检测；李浩谊等［3］提出一种基于改进Scharr 边缘检测算子的船舰目标检测算法，具有较好的抗噪声能力；YANG 等［4］利用图像子块的DCT域能量特征实现海天线的快速提取，根据DCT 纹理特征建立海面混合纹理模型，并实现了海面背景与船舰目标快速分割。这类方法虽然具有较好的实时性，但当海况变化剧烈时适应性下降。

第2 类方法是模仿人眼视觉注意力选择机制，根据建立的视觉注意力模型求取感兴趣目标的显著图并实现船舰目标的检测。代表性研究包括：丁鹏等［5］提出一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面船舰检测方法，在多海况下的实验结果表明该算法具有较高的检测精度和鲁棒性；SHI 等［6］在小波域分别提取图像的低频和高频特征，利用改进的Gabor 滤波器提取方向特征，并在HIS 空间提取颜色和矩特征，融合以上各种特征得到显著图并实现船舰目标的分割；……