[发明专利]一种基于深度学习的舰船重要特征识别方法在审
| 申请号： | 202210707592.5 | 申请日： | 2022-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN115223041A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 阮成明;江志浩;张恺翊;祝中科;陈初杰;张旭 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十二研究所;中国人民解放军91977部队 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 311100 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的舰船重要特征识别方法，结合了目标检测技术与文本识别技术，能够对舰船及相关重要特征如涂装字符、国旗等进行信息提取，通过构建的多尺度小目标检测网络和文本识别网络，来检测国旗、文本等目标，针对涂装字符文本识别任务，采用了先检测后识别的策略，检测网络识别涂装字符的位置信息，将只包含涂装文本区域的特征图输出到文本识别网络中，得到最终的文本信息。本发明技术方案弥补了现有舰船识别研究中只关注舰船主体信息的缺陷，对海上舰船上的重要特征进行了提取，这对我国完善海上舰船的监测管理提供了有效的技术支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 舰船 重要 特征 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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