[发明专利]基于可变形快速卷积神经网络的舰船检测方法有效
| 申请号： | 201811094792.8 | 申请日： | 2018-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109299688B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 曲延云;张怡晨;丁瑶;陈蓉;李翠华 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于可变形快速卷积神经网络的舰船检测方法，涉及图像处理。检测方法包括模型训练阶段和舰船检测阶段。可用于民用领域，代替人工实时地对特定港口、港湾、海域对船只进行分类检测，可用于视频监控或图像中的船只检测，也可以对军事港口进行船只检测监控，能及早发现军事情报，为我方军事指挥提供作战依据，掌握战场主动权。通过对兼顾速度和准确度的端到端方法Faster R‑CNN的改进，根据舰船目标的特有性质，对Faster R‑CNN基础网络、RoI‑wise子网络和损失函数进行修改，得到可变形快速卷积神经网络的检测网络的模型结构，实验结果显示，比原Faster R‑CNN方法具有更好的检测速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变形 快速 卷积 神经网络 舰船 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于可变形快速卷积神经网络的舰船检测方法，其特征在于包括以下步骤：1)模型训练阶段；2)舰船检测阶段。
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