[发明专利]一种船只遮挡识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种船只遮挡识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像，对所述获取待识别图像进行预处理，输出预处理图像；

根据对所述预处理图像进行区域选取，生成初步选择区域；

通过卷积神经网络对所述初步选择区域进行特征提取，获得第一船只特征，和，根据预设特征对所述初步选择区域进行特征提取，以获得第二船只特征；

通过把第一船只特征和第二船只特征进行特征融合，形成特征融合网络；

训练特征融合网络，以获得船只遮挡识别模型；

利用船只遮挡模型对待识别图像进行船只遮挡识别，输出识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像，对所述获取待识别图像进行预处理，输出预处理图像；包括：从视频数据库中获取多帧图像数据，并对所获取的图像数据依次进行灰度化、图像数据增强和图像数据调整。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述预处理图像进行区域选取，生成初步选择区域，包括：利用RPN网络对预处理图像进行处理生成矩形初步选择区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据卷积神经网络对所述初步选择区域进行特征提取，获得第一船只特征，包括：

把初步选择区域的图像数据送入卷积神经网络，经过卷积层、激活层、归一化层后输出第一船只特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设特征包括：传统不变矩特征和LOMO特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过把第一船只特征和第二船只特征进行特征融合，形成特征融合网络，包括：

把第一船只特征和第二船只特征分别输入一个全连接层，两个全连接层的输入接入一个特征连接层，特征连接层的输出再连接一个全连接层，计算损失函数后输出计算结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述把第一船只特征和第二船只特征进行特征提取之前，还包括：对初步选择区域进行降维处理。

8.一种船只遮挡识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别图像对所述获取待识别图像进行预处理，输出预处理图像；

选区模块，用于通过对所述预处理图像进行区域选取，生成初步选择区域；

特征提取模块，用于卷积神经网络对所述初步选择区域进行特征提取，获得第一船只特征，和，根据预设特征对所述初步选择区域进行特征提取，以获得第二船只特征；

特征融合模块，用于把第一船只特征和第二船只特征进行特征融合，形成特征融合网络；

训练模块，用于训练特征融合网络，以获得船只遮挡识别模型；

识别模块，用于船只遮挡模型对待识别图像进行船只遮挡识别。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的船只遮挡识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的船只遮挡识别方法。