[发明专利]一种基于深度学习的无人船海上场景图像实时分割方法在审
| 申请号： | 202011210846.X | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112418229A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 张卫东;肖志勇;李晓航;徐鑫莉;张各各;程晓童;黄宇波 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 应小波 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的无人船海上场景图像实时分割方法，该方法包括以下步骤：步骤1，采集海上场景图像数据，采集到的图像数据按照设定比例分为训练集、验证集和测试集，对采集到的图像标记出分割点，并对图像进行数据增强和预处理；步骤2，建立卷积神经网络；步骤3，将训练集图像输入到卷积神经网路中，对网络进行训练，通过验证集评价网络效果并进行调节参数；步骤4，将测试集输入到训练好的网络中，实现对测试集图像的分割。与现有技术相比，本发明具有在保持精度的同时大大降低了网络的参数，使网络能够在移动设备终端也可以运行，并且神经网络运行速度快，能够达到实时分割的效果等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人 海上 场景 图像 实时 分割 方法 | ||
【主权项】：
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