[发明专利]一种基于深度学习的海面船只检测方法在审
| 申请号： | 201911151161.X | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110826529A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 林科;覃志松;甘国宁;卢艳梅;张纪元;满瑞 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 马英 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的海面船只检测方法，包括如下步骤：S1、利用无人机拍摄海面船只图像数据；S2、完成所述图像数据的预处理，构成训练数据集；S3、用coco数据集预训练inception v4深度神经网络，然后用所述训练数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，获得ssd_inception_v4_coco模型；S4、利用无人机拍摄海面船只视频数据，调用视频取帧脚本，每隔一定帧数获取一张图像，得检测数据集；S5、利用步骤S3所得的ssd_inception_v4_coco模型对所得的检测数据集进行检测，输出检测结果。本发明可实现海上船只的实时识别，且识别精确度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海面 船只 检测 方法 | ||
【主权项】：
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