[发明专利]一种基于深度学习的近岸水面区域舰船检测方法及装置在审
| 申请号： | 202111391812.X | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114387492A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 刘准钆;李焕东;鹿瑶;潘泉 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的近岸水面区域舰船检测方法及装置，将待检测SAR图像分割成若干个子图像；使用区域分类网络对每个子图像进行分类；筛选出分类结果为第一类别的子图像，作为目标检测图像；采用检测网络对目标检测图像进行目标检测，得到舰船目标检测结果；结合每个目标检测图像的舰船目标检测结果，得到待检测SAR图像的目标检测结果；针对近岸场景下存在的大范围陆地区域对舰船目标检测造成干扰的问题，本发明的舰船检测方法，提高了检测效率；针对近岸场景下目标检测容易漏检、误检、检测精度低的问题，可以有效分离舰船目标与背景，提高了检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 近岸 水面 区域 舰船 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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