[发明专利]多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法在审
| 申请号： | 202011448337.0 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112668403A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 孙久武;徐志京 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法，该方法具体包括对船舶图像数据进行预处理，以获得卷积神经网络要求的图像尺寸；处理后的图像输入到改进的RA‑CNN网络来检测识别，其中，图像送到第一尺度层的分类网络VGG‑SDP网络进行特征提取并分类，同时将VGG‑SDP的第五个池化层输入到定位网络JCMR‑APN，裁剪后送入到第二尺度层；裁剪后的四个特征区域图像再送入VGG‑SDP网络进行特征提取并分类，同时将VGG‑SDP的第五个池化层输入到定位网络APN，裁剪后送入到第三尺度层；尺寸更小四个特征区域图像送入到VGG‑SDP网络做特征提取和分类，APN网络输出特征区域；最后将三个尺度层的结果融合得到船舶的特征区域位置和类别。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 区域 细粒度 船舶 图像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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