[发明专利]一种基于图像学习的船舶阻力预报方法在审
| 申请号： | 202310328256.4 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116374114A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 陈思;覃梦阳;魏骁;郭理想;李鹏 | 申请（专利权）人： | 中国舰船研究设计中心 |
| 主分类号： | B63B71/10 | 分类号： | B63B71/10;G06F30/28;G06F30/27;G06F30/15;G06V10/82;G06T17/00;G06N3/0464;G06F119/14 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡建平;张宇 |
| 地址： | 430064 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像学习的船舶阻力预报方法，属于舰船装备技术领域，包括：将一个船型作为一个样本，其中，一个样本中包括一张船型图像和一个标签；以船型图像作为输入表达船型特征，船型图像内容为船型的侧视图，像素点的颜色或者灰度表示相应处船体曲面型值点的宽度信息；样本中的标签为相应船型对应的阻力数据；采用深度学习框架搭建卷积神经网络模型；将船型样本的船型图像和对应标签输入卷积神经网络模型进行训练，得到卷积神经网络模型的参数，以在对新船的阻力进行预报时，将新船的船型图像输入卷积神经网络模型，得到阻力预报结果。本发明以图像作为输入表达船型特征，有效克服了以往近似模型方法通用性和拓展性不强的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 学习 船舶 阻力 预报 方法 | ||
【主权项】：
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