[发明专利]一种基于深度学习的航标灯质智能识别方法有效
| 申请号： | 202010478280.2 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111639709B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 潘明阳;赵丽宁;韩旭;李超;李昱 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/50;G06V10/56;G06V10/60;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/94;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 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学习的航标灯质智能识别方法，包括：采集视频数据，并进行预处理；构建灯闪网络，并进行训练；灯闪网络以预处理后视频的亮度通道图像为输入，利用循环神经网络提取航标灯的亮度特征，再利用循环神经网络提取亮度特征形成的灯闪周期时序；构建颜色网络，并进行训练；颜色网络以视频的RGB图像为输入，利用卷积神经网络提取航标灯的颜色特征；将灯闪网络和颜色网络的识别结果进行融合，获取航标灯颜色加灯闪周期的灯质分类。本发明主要利用灯闪网络和颜色网络将灯闪周期与颜色分离训练和识别，达到了航标灯质的多标签分类效果。加入了注意力机制，可以使得特征图在训练时更容易关注到所要观察的灯质信息，提升了模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 航标灯 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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