[发明专利]基于Faster R-CNN的卫星图像海上舰船识别方法有效
| 申请号： | 201811480053.2 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109598241B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 崔晓晖;付忠旺;杨威;倪敏垚;陶启;徐超 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/44;G06V20/13;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Faster R‑CNN的卫星图像海上舰船识别方法，其特征在于：使用基于目标选择的卫星图像分割算法将原始卫星图像数据进行分割，基于生成对抗网络增加训练样本，根据Faster R‑CNN算法建立卫星图像海上舰船训练数据集，利用Faster R‑CNN算法和训练数据集生成卫星图像海上舰船识别模型，建立经纬度匹配模型，基于像素与经纬度映射关系，支持精准经纬度匹配，实现对卫星图像中海上舰船的识别。本发明基于卫星图像提出具有实用性的海上舰船识别技术方案，处理速度快，精度高，对不同类型的一个或多个舰船目标都可以进行有效地识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster cnn 卫星 图像 海上 舰船 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Faster R‑CNN的卫星图像海上舰船识别方法，其特征在于：使用基于目标选择的卫星图像分割算法将原始卫星图像数据进行分割，基于生成对抗网络增加训练样本，根据Faster R‑CNN算法建立卫星图像海上舰船训练数据集，利用Faster R‑CNN算法和训练数据集生成卫星图像海上舰船识别模型，建立经纬度匹配模型，基于像素与经纬度映射关系，支持精准经纬度匹配，实现对卫星图像中海上舰船的识别。
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