[发明专利]基于深度学习的海浪影响下视频图像船只检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010128481.X | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368690B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 邓练兵 | 申请（专利权）人： | 珠海大横琴科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 519031 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的海浪影响下视频图像船只检测方法及系统，对视频图像数据进行标记，包括对船只数据和海浪数据的标记；提取感兴趣区域ROI，得到图像中的船只和易与船只混淆的海浪目标的位置信息；对感兴趣区域ROI两两进行排列组合，构建的双分支卷积神经网络结构包括一个输入层、两个分支的多个隐含层和一个输出层；以成对的相同类别ROI或者不同类别ROI作为网络输入，以两幅图像的相似性度量结果作为目标输出，通过双分支卷积神经网络结构学习成对图像的特征，调整网络参数，直至得到训练好的深度学习网络；对于有风条件下岸边船只监控系统中的视频帧图像，利用训练得到的深度学习网络区分海浪和船只图像以实现海浪影响下的船只检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 海浪 影响 视频 图像 船只 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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