[发明专利]基于轻量级神经网络模型的内河船舶目标识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110775903.7 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113569667A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 张煜;康哲;马杰 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 许美红 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级神经网络模型的内河船舶目标识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1.构建轻量级神经网络模型，在特征提取网络部分，压缩MobileNetv3Large网络得到特征提取网络；在算法预测结构上，利用特征金字塔结构进行多卷积层特征融合；并利用融合距离度量指标的损失函数进行损失计算；S2.对内河船舶图像进行筛选整理，形成内河船舶图像数据集，划分训练集和测试集；S3、对构建的轻量级神经网络模型进行训练；S4、利用训练好的模型对内河船舶目标进行识别。本发明有效提高了内河船舶图像目标识别精度，降低了船舶识别对硬件设备计算性能的依赖，有效提高了内河环境船舶视频监控信息的处理能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 神经网络 模型 内河 船舶 目标 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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