基于深度学习的船舶分类识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010941991.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112183550A | 公开（公告）日 | 2021-01-05 |
| 申请公布号 | CN112183550A | 申请公布日 | 2021-01-05 |
| 分类号 | G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 林德银;吕朱华;孙林;王林;沈建军 | 申请（专利权）人 | 上海鹰觉科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 安徽鹰觉科技有限公司;上海鹰觉科技有限公司 |
| 地址 | 200433 上海市浦东新区新金桥路27号13号楼2层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的船舶分类识别方法，包括：步骤1：收集船舶图片；步骤2：对收集的船舶图片进行标注、分类，确定船舶图片种类和图片数量，并分配为训练样本和测试样本；步骤3：对标注的船舶图片进行预处理；步骤4：建立深度学习神经网络模型，对经过预处理的船舶图片进行模型训练并对模型进行保存；步骤5：基于训练后的模型进行船舶分类。本发明可以解决在水面复杂环境下人工对各种船舶进行识别强度大、准确率低等问题，对打击海上犯罪活动具有指导作用，在水面复杂环境下进行各种船舶分类识别具有很好的使用场景，提高的识别效率和准确性。 |
