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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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随着新规范对船舶及海上工作平台提出了更高要求,舱室噪声的控制及优化设计越来越受到人们的关注。本文首先对全频段舱室噪声预报软件——VA One软件统计能量分析理论及软件概况进行了阐述,其次应用该软件对海洋核动力平台进行几何建模与仿真计算。通过对舱室仿真计算结果与标准指标要求的对比分析,在设计阶段提出了海洋核动力平台舱室空气噪声综合治理降噪方案,该措施可以缩短建造周期、降低制造成本,提高海洋核动力平台的舒适性与安全性,具有十分重要的经济效益和社会效益。 相似文献