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基于深度卷积神经网络的船舶识别方法研究
作者单位:
;1.上海海事大学信息工程学院
摘 要:
为解决目前船舶识别率较低的问题,基于深度卷积神经网络算法,提出一种在深度卷积神经网络基础上的改进算法。利用卷积神经网络对船舶图片进行深度特征提取,结合HOG算法得到准确的边缘特征,结合HSV算法得到颜色特征,通过SVM分类器对船舶进行分类。算法主要包括2个阶段:训练阶段实现卷积神经网络的预训练,将得到特征归一化,PCA降维,通过HOG算法得到边缘特征,最后训练SVM分类器;测试阶段则对算法的准确性进行核实。实验结果表明,该方法平均识别正确率达到93.6%,可以很好地实现船舶识别。
关 键 词:
深度卷积神经网络
船舶识别
边缘梯度方向直方图
支持向量机
Research on ship recognition method based on deep convolutional neural network
Abstract:
Keywords:
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