[发明专利]一种基于深度学习的无人机航拍图像中的船舶检测方法在审
| 申请号： | 201811330500.6 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109657541A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 孙涵;耿文 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无人机航拍图像中的船舶检测方法。首先，采集包含军用舰船和民用船只的无人机航拍图像并进行标注，获得船舶数据库；然后，将获得的船舶数据库送入深度学习网络进行训练，直至网络收敛；最后，利用训练好的深度学习网络和权重文件来检测无人机航拍图像中的船舶目标，并输出检测结果。本发明具有较好的精确性和鲁棒性，有效地解决了无人机航拍图像中的小目标检测问题，同时也解决了传统图像处理算法中实现船舶检测的环境干扰，光照影响和精确率低的问题，可以适用于不同场景下的船舶检测。 | ||
| 搜索关键词： | 航拍图像 船舶检测 数据库 学习 船舶 处理算法 传统图像 船舶目标 光照影响 环境干扰 检测问题 军用舰船 民用船只 输出检测 网络收敛 鲁棒性 小目标 有效地 权重 标注 送入 网络 采集 场景 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的无人机航拍图像中的船舶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集包含军用舰船和民用船只的无人机航拍图像并进行标注，获得船舶数据库；(2)将步骤(1)获得的船舶数据库送入深度学习网络进行训练，直至网络收敛；(3)利用步骤(2)训练好的深度学习网络和权重文件来检测无人机航拍图像中的船舶目标，并输出检测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811330500.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
