| 基于BP神经网络的船舰目标识别分类 |
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| 引用本文： | 梁锦雄,王刻奇.基于BP神经网络的船舰目标识别分类[J].舰船科学技术,2015(3):206-209. |
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| 作者姓名： | 梁锦雄 王刻奇 |
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| 作者单位： | 广州城市职业学院信息技术系;中山大学南方学院电子通信与软件工程系 |
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| 摘 要： | 随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。
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| 关 键 词： | BP神经网络 Hu不变矩 边缘梯度方向直方图 周长-面积比 |
Ship recognition based on BP network |
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| LIANG Jin-xiong;WANG Ke-qi.Ship recognition based on BP network[J].Ship Science and Technology,2015(3):206-209. |
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| Authors: | LIANG Jin-xiong;WANG Ke-qi |
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| Institution: | LIANG Jin-xiong;WANG Ke-qi;Department of Information Technology,Guangzhou City Polytechnic;Department of Electronic Communication & Software Engineering,Nanfang College of Sun Yat-sen University; |
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