[发明专利]基于卷积神经网络复杂光照环境下的舰船目标识别方法在审
| 申请号： | 202110034668.8 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112699833A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 米乐红;刘坤 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 裴姣姣 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出基于卷积神经网络复杂光照环境下的舰船目标识别方法。首先使用残差网络提取图像特征信息并对光照变化前后的特征进行特征损失约束；然后使用灰度直方图计算特征统计矩的方法得到光照对比度，亮度等六种特征并生成新的特征向量对光照变化前后的特征再次进行特征损失约束，使变化前后特征对光照因素的影响进行削弱；最后将二者约束加入损失函数中进行训练，使用贝叶斯自适应超参数优化训练最佳权重。结果针对舰船光照变化数据库的平均识别率达90.47％，本发明对光照变化有着很好的约束作用，对识别率有显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 复杂 光照 环境 舰船 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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