[发明专利]一种基于深度学习的船舶目标识别检测方法在审
| 申请号： | 202211030296.2 | 申请日： | 2022-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN115471746A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 郭富海;李晨浩;王鸿显;张政;杜鹏;胡春洋;陈秀敏 | 申请（专利权）人： | 中船航海科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人： | 周涛 |
| 地址： | 200136 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的船舶目标识别检测方法，包括如下步骤：(1)采集船舶航行水域的图像样本；(2)对图像进行预处理及标注；(3)进行数据增强，制作用于训练的数据集；(4)基于YOLOv4网络构建深度学习网络模型；(5)使用预训练的参数作为初始权重，训练深度学习网络；(6)将处理后的待检测图片输入骨干网络进行特征提取，经过颈部网络进行特征融合，并进行非极大值抑制操作，完成对船舶目标的预测；(7)进行输出后处理，使用置信度阈值进行结果过滤，结合其他指标判断得到最优的检测结果。本发明在复杂海域中提高小目标检测能力和多目标分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船舶 目标 识别 检测 方法 | ||
【主权项】：
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