(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210696811.4 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新区 （西区） 西源大道 2006号 (72)发明人 杨海光　黄钰林　尚元哲　廖丹灵　 陈涛　杨建宇　张寅　裴季方　 霍伟博　 (74)专利代理 机构 成都虹盛汇泉专利代理有限 公司 51268 专利代理师 王伟 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/20(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于角点特征和岸线封闭特征的级联 港口检测方法 (57)摘要 本发明公开一种基于角 点特征和岸线封闭 特征的级联港口检测方法， 应用于目标检测领 域， 针对漫长的海岸线很可能会有突出、 内陷等 复杂地形， 且这些复杂地形会因港口多样的形态 引起虚警， 从而影响港口的检测识别率的问题； 本发明首先进行海陆分割提取海岸线。 其次在第 一步粗检测中， 由于港口轮廓角点丰富， 对海岸 线进行角点检测并对角点进行自动聚类， 生成港 口建议区域。 最后对港口建议区域海岸线进行第 二步精检测， 通过角点完成岸线特征检测， 去除 港口建议区域中的伪港口目标。 实验结果证明， 与现有的方法相比， 本发明所提出的方法在复杂 海岸线地形下具备良好的检测性能。 仿真证明了 算法的有效性。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115049928 A 2022.09.13 CN 115049928 A 1.一种基于角点特 征和岸线封闭特 征的级联港口检测方法， 其特 征在于， 包括： S1、 利用基于最大类间方差的OTSU算法对高斯滤波后的SA R图像完成海陆分割， 提取海 岸线； S2、 进行第一级粗检测， 具体为： 对海岸线进行角点检测， 选出特征值大的角点进行自 动聚类， 获得聚类数与各类中心位置， 根据各类中心位置生成港口建议区域； S3、 进行第二级精检测， 具体为： 对港口建议区域的海岸线再次进行角点检测， 依据港 口的岸线 特征， 利用角点计算候选区域的闭合度和长宽比， 判断是否有港口， 完成第二级精 检测。 2.根据权利要求1所述的一种基于角点特征和岸线封 闭特征的级联港口检测方法， 其 特征在于， 步骤S1所述海陆分割， 具体为： 将高斯滤波后的SAR图像灰度级分为N级， 灰度级 为第i级的像素有ni个， i＝1,2, …,N， 并对高斯 滤波后的SAR图像求类间方差σ2(t)作为评价 函数； 通过最大化类间方差， 确定灰度门限阈值t*， 根据t*将图像像素 分为两类， 从而得到海 陆分割结果。 3.根据权利要求2所述的一种基于角点特征和岸线封 闭特征的级联港口检测方法， 其 特征在于， 步骤S1利用边界跟踪算法从海陆分割的结果中提取海洋区域的边界。 4.根据权利要求3所述的一种基于角点特征和岸线封 闭特征的级联港口检测方法， 其 特征在于， 步骤S2具体为： Harris角点检测中， 角点由结构张量J的特 征值决定； 定义判断函数为 E＝det(J) ‑k(trace(J))2， 其中det(J)和t race(J)分别为 求J的行列式和迹， k 为超参数； 大于判断函数阈值的点被定义 为角点； 利用判断函数获得海岸线角点， 选取张量J特征值较大的角点， 构建角点样本， 对角点 样本进行自动聚类， 根据各聚类中心位置生成建议区域。 5.根据权利要求4所述的一种基于角点特征和岸线封 闭特征的级联港口检测方法， 其 特征在于， 所述 候选区域的闭合度计算式为： 其中， Close(i,j)表示Pi和Pj之间的海岸线Rij的闭合度， Pi表示海岸线上的第i个角点， Pj表示海岸线上的第j个角点， |Rij|为海岸线Rij的长度， |Lij|为连接Pi和Pj的直线段Lij的长 度。 6.根据权利要求5所述的一种基于角点特征和岸线封 闭特征的级联港口检测方法， 其 特征在于， 定义港口长宽比r＝L/W， 计算港口长度L， 宽度W时， 采用计算周长P和面积S的间接方 法； 具体的： L+W＝P/2 S＝L×W 可得 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049928 A 2其中， L＝|Rij|+|Lij|， S是Rij和Lij围成的面积。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049928 A 3