[发明专利]一种基于图像的船舶检测深度神经网络算法

摘要

本发明公开了一种基于图像的船舶检测深度神经网络算法，包括：第一步，将图像上采样，使图像长宽都变成原有的两倍；第二步，将图像划分为S*S的网格，对每一个网格本发明预测B个边界预测，每一个边界预测都给出包含船舶位置、置信度和分类概率的6个参数；第三步，通过级联空洞卷积神经网络来提取每个网格的特征，通过特征融合实现多分辨率的船舶边界预测，确定船舶的位置；第四步，设计损失函数，通过设置不同的比例因子平衡有船体部分的预测框和没有船体部分的预测框。本发明基于卷积神经网络在计算机视觉领域的研究，在特征学习的基础上将分类和回归融合在一个深度神经网络中进行多目标实时检测，具有很强的准确性和快速性。