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为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。 相似文献
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神经网络在船舶操纵中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
该文对人工神经网络用于船舶操纵动态特性的在线学习进行了研究,并提出了基于神经网络预报的操舵控制算法。仿真试验的结果表明了该控制算法的有效性。 相似文献
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神经网络方法在船舶控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
进入90年代,人们对神经网络在自动控制中的潜力越来越感兴趣。这是因为神经网络是解决控制领域中某些难题的又一种有效方法,这些难题的产生是由于对象行为的不可预见性(通常是因为有不可预见的外部干扰,并且对象具有非线性),或者由于计算过程的复杂性,为了实现实时控制,必须在短时间内完成复杂的计算,因而提出了一种神经网络在线训练控制器的通用模式,其目的是利用神经网络的学习能力,得出一种不依赖于船舶精确数学模型的自主式神经控制算法。其神经网络控制器可以通过对性能参数准确性的直接评估来调整其在线参数,因此不需要“教师”和相应的离线训练。对在不同情况下三种不同的控制任务(即航向保持、航迹保持、自动泊位)进行了仿真,结果表明这种神经控制方法具有自适应性和耐用性。 相似文献
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基于雷达的舰船目标识别技术具有重要的应用,包括海上交通的管理与监控、舰船运动目标的识别、敌方舰船侦察等,在雷达系统的运行过程中,地面杂波信号、气象杂波信号等干扰信号会降低雷达系统的精度,导致水面舰船目标识别出现误差等问题。微多普勒效应是指激光雷达发生二次散射时,运动目标产生位移时目标的雷达回波频率会发生改变,利用微多普勒效应可以显著提高雷达系统的精度,提高海上舰船目标的识别与分类水平。本文首先介绍了微多普勒效应的原理,然后对水面监控雷达系统进行详细研究,最后开发了基于微多普勒效应的海上运动船舶目标识别与分类系统。 相似文献
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首先在RBF-Elman神经网络结构基础上,设计带输出反馈RBF-Elman递归神经网络,通过实验验证该算法具有收敛速度快、自适应能力强、自学习能力以及固有的非线性等特点。最后将利用带输出反馈RBFElman递归神经网络作为分类器进行船舶运动状态的辨别,实验结果表明此算法高效、可行。 相似文献
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为了提高船舶分类正确率,针对当前船舶分类方法存在的精度低、误差大等缺陷,提出基于深度学习的船舶分类方法。首先对船舶分类图像进行采集,并提取多个船舶分类特征,组成船舶分类的特征向量集,然后将特征向量集作为深度学习算法的输入,船舶类型作为深度学习算法的输出进行学习,建立船舶分类模型,最后进行船舶分类的仿真实验,结果表明,深度学习算法的船舶分类正确率超过90%,不仅可以很好地描述船舶类型,而且船舶分类的速度也很快,可以应用于日常船舶分类管理工作。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
遥感图像分类一直是舰船应用领域的关键技术,由于遥感图像具有多波段、高维特征等特点,当前遥感图像分类技术面临一定的挑战。为了获得更优的舰船遥感图像分类结果,提出一种多分类器加权组合的舰船遥感图像分类方法。首先分析舰船遥感图像分类研究的历史,找到导致单分类器的舰船遥感图像分类错误率高的原因,然后引入双边滤波算法对原始舰船遥感图像进行去噪,并提取舰船遥感图像分类纹理特征,最后采用多种方法建立舰船遥感图像分类器,并对它们进行加权组合,输出舰船遥感图像的最终归属。仿真测试结果表明,本文方法获得了比单分类器更优的舰船遥感图像分类正确率,舰船遥感图像分类结果更加可靠。 相似文献
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随着我国海上运输业的快速发展,船舶数量不断增加,导致海洋运输越来越密集,很容易出现海洋运输事故,为此必须要通过多种监测手段,对海上运输进行实时监控。通过运用混合式ISAR图像处理软件能够从宏观上和微观上对海上运输进行安全规划科学管理,本文通过对海上船舶目标混合式图像处理软件的研究进行分析,总结机载雷达对海洋目标的成像原理,并且建立ISAR成像模型,有效提高海上船舶目标的混合式ISAR图像的总体质量。 相似文献
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大型船舶采用常规导航方法在窄河道进行导航时,存在导航精度较低的不足,为此提出了图像处理技术船舶导航过程的应用研究。基于图像处理程序的嵌入,以及导航参数的计算,完成图像处理技术船舶导航参数的确定;依托船舶的定位分析、船舶航线的路径分析,实现了图像处理技术船舶导航过程的应用研究。实验数据表明,提出的应用船舶导航方法较常规船舶导航方法,导航精度提高47.14%,能够使大型船舶在窄河道范围内进行有效导航。 相似文献
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