[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的航标图像智能分类方法有效
| 申请号： | 202010296631.8 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111488940B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 潘明阳;刘乙赛;顾网林;李昱;李超;李邵喜 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06V20/50 | 分类号： | G06V20/50;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的航标图像智能分类方法。包括：采集航标图像；对航标图像进行预处理形成数据集；构建注意力航标分类模型；训练模型并进行测试，形成训练好的注意力航标分类模型；利用tensorflow‑serving对训练好的注意力航标分类模型进行部署，提供调用网络接口；进行航标分类的应用。本发明提出的注意力航标分类模型，专门针对不同细类的航标数据进行训练，应用于智能船舶和智能航行系统中，提高对环境的视觉感知能力，保障船舶的航行安全；也可应用于基于手机的航道信息智能服务APP中，培养和提升社会公众和船员的识标能力和水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 航标 图像 智能 分类 方法 | ||
【主权项】：
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