[发明专利]一种基于深度学习的海上舰船目标识别方法在审
| 申请号： | 202110899130.3 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113344148A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 刘杨;田晨 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/42;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢;邓治平 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的海上舰船目标识别方法，该方法构建了适用于遥感图像的深度学习卷积网络，通过对非极大值抑制的优化，提升了密集小目标的检测效果，避免了港口不同类型船只的混淆；进而通过双线性插值的兴趣区优选策略，进一步提高了检测精度，提升了算法的收敛速度。本发明可有效适用于卫星遥感图像的各类海上船只的目标检测和识别，为海事监测、海洋作业、海域安全等相关应用提供可靠技术支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海上 舰船 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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