[发明专利]一种基于深度学习的船舶图像目标检测方法有效
| 申请号： | 202010766653.6 | 申请日： | 2020-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN111914935B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 孟浩;魏宏巍;袁菲;闫天昊;周炜昊;邓艳琴 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的船舶目标检测与识别方法，包括以下步骤：S1：搭建像素注意力模型，并对船舶图像进行预处理；S2：使用K‑Means聚类生成船舶锚定框，并对标签边界框进行转换；S3：搭建基于像素注意力模型的YOLOV3网络结构；S4：使用训练优化方法训练网络；S5：使用非极大值抑制算法对网络输出进行后处理，避免出现重复检测问题。本发明提供的基于深度学习的船舶目标检测与识别方法，能够在多种复杂背景与分辨率下对实现船舶目标检测与识别，在船舶工业与海事管理等领域有较好的使用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船舶 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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