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| 基于深度学习的无人船前方船只图像识别方法研究 | |
| 作者姓名： | 王贵槐 谢朔 初秀民 骆天骄 |
| 作者单位： | 武汉交通职业学院,武汉,430065;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心,武汉430063;武汉理工大学能源与动力工程学院;武汉理工大学能源与动力工程学院;武汉理工大学物流工程学院,武汉,430063 |
| 基金项目： | 武汉市科技计划项目（2017010201010132） |
| 摘 要： | 建立基于图像识别系统的水面无人船感知平台,采集内河船舶图片数据库建立船只检测单层多尺度深度学习（Single Shot Multibox Detector,SSD）框架,通过使用预训练模型参数调优并微调分类框架实现较高的内河船舶检测准确度。试验结果表明,不同天气状况下的识别算法的查全率和查准率均能保持在70%以上 |
| 关 键 词： | 深度学习 水面无人船 图像识别 单次多重检测器 |
| 收稿时间： | 2017-11-15 |
| 修稿时间： | 2018-04-25 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
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