[发明专利]一种基于深度学习的船只特征优化方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于深度学习的船只特征优化方法，其特征在于，包括：

获取船只图像数据集；

通过卷积神经网络对所述船只图像数据集进行特征提取，得到第一特征；

根据所述船只图像数据集预设船只特征，得到第二特征；其中，所述第二特征包括船只形状、纹理和颜色；

利用深度学习网络将所述第一特征和所述第二特征进行结合，以获得优化船只特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取船只图像数据包括重叠、被遮挡的船只图片。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过卷积网络对所述船只图像数据进行特征提取，得到第一特征；包括：

提取所述船只数据集中预设目标的图像；

对所述预设目标的图像进行特征提取，以得到第一特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用深度学习网络将所述第一特征和所述第二特征进行结合，包括：

获取第一特征和第二特征，从第一特征和第二特征中提取部分特征数据为训练数据；

将所述训练数据输入特征训练模型中进行训练，生成特征模型；

通过把所述第一特征和所述第二特征输入特征模型，输出第三特征；所述第三特征为优化船只特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据输入特征训练模型中进行训练，生成特征模型，包括：使用传统特征约束卷积神经网络进行后向传播。

6.一种基于深度学习的船只特征优化装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取船只图像数据；

第一模块，用于通过卷积网络对所述船只图像数据进行特征提取，得到第一特征；

第二模块，根据所述船只图像数据预设船只特征，得到第二特征；

第三模块，用于利用深度学习网络将所述第一特征和所述第二特征进行结合，以获得优化船只特征。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-5中任一项所述的基于深度学习的船只特征优化方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的基于深度学习的船只特征优化方法。