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基于多尺度卷积神经网络的自适应熵加权决策融合船舶图像分类方法 被引量：12
1
作者 任永梅 杨杰 +1 位作者 郭志强 曹辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1424-1431,共8页
针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性,该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征,并训练得到不同子网络的最优模型;接着利用测试集船舶... 针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性,该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征,并训练得到不同子网络的最优模型;接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试,得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值,并计算得到信息熵,进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重;最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类。在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验,提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%,实验结果表明,与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比,所提方法具有更优的分类性能。 展开更多
关键词 图像处理 船舶图像分类 多尺度卷积神经网络 熵 决策融合
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支持向量机的舰船图像识别与分类技术 被引量：2
2
作者 胡牡华 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第11期156-159,共4页
研究支持向量机的舰船图像识别与分类技术,有效提取图像特征,提升舰船图像识别与分类效果。通过图像灰度化处理彩色舰船图像,获取灰度舰船图像;利用Gamma校正处理灰度舰船图像亮度,获取亮度适中的灰度舰船图像;利用方向梯度直方图特征... 研究支持向量机的舰船图像识别与分类技术,有效提取图像特征,提升舰船图像识别与分类效果。通过图像灰度化处理彩色舰船图像,获取灰度舰船图像;利用Gamma校正处理灰度舰船图像亮度,获取亮度适中的灰度舰船图像;利用方向梯度直方图特征提取方法,提取灰度舰船图像特征;通过局部线性嵌入算法降维处理图像特征,缩减图像识别与分类计算量;在支持向量机内输入降维后图像特征,输出舰船图像识别与分类结果。实验结果表明:该技术可有效灰度化与Gamma校正处理原始舰船图像,降低光照变化与局部阴影对特征提取的影响;该技术可有效提取船舶图像特征;在舰船图像模糊程度不同时,该技术均可精准识别与分类舰船图像,最高识别与分类误差仅有0.04。 展开更多
关键词 支持向量机 舰船图像 识别与分类 图像灰度化 GAMMA校正 直方图特征
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一种基于卷积神经网络的船舶识别方法 被引量：1
3
作者 路凯 《许昌学院学报》 CAS 2019年第2期111-115,共5页
提出一种基于卷积神经网络的船舶图像识别模型,该方法使用改进的VGGNet模型从船舶图像中提取特征.通过对不同的卷积层和卷积核的模型架构的研究,选择效果最好的架构作为识别模型架构.实验中使用Adam算法作为梯度下降方法的优化函数,最终... 提出一种基于卷积神经网络的船舶图像识别模型,该方法使用改进的VGGNet模型从船舶图像中提取特征.通过对不同的卷积层和卷积核的模型架构的研究,选择效果最好的架构作为识别模型架构.实验中使用Adam算法作为梯度下降方法的优化函数,最终,测试集识别率达到92%以上.实验结果验证了该模型的有效性. 展开更多
关键词 船舶图像 识别 分类 卷积神经网络
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基于大数据理论的舰船图像分类
4
作者 李宏 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第8X期139-141,共3页
当前舰船图像以海量的形式存在,传统分类算法的工作时间长、舰船图像分类的实时性差,为了快速、高精度的实现舰船图像分类,设计了基于大数据理论的舰船图像分类算法。首先对舰船图像分类的研究现状进行分析,采集舰船图像,建立舰船图像... 当前舰船图像以海量的形式存在,传统分类算法的工作时间长、舰船图像分类的实时性差,为了快速、高精度的实现舰船图像分类,设计了基于大数据理论的舰船图像分类算法。首先对舰船图像分类的研究现状进行分析,采集舰船图像,建立舰船图像分类的特征库,然后对待分类舰船图像,采用大数据理论和机器学习算法进行特征匹配,将舰船图像分类相应的类别中,最后进行舰船图像分类的模拟测试。结果表明,本文算法可以短时间内实现舰船图像分类,舰船图像分类的误差远远小于实际应用的控制范围,而且舰船图像分类的整体效果要优于传统的舰船图像分类算法。 展开更多
关键词 大数据理论 舰船图像 分类算法 特征匹配
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基于改进RA-CNN的舰船光电目标识别方法 被引量：6
5
作者 霍煜豪 徐志京 《上海海事大学学报》 北大核心 2019年第3期38-43,共6页
针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention pr... 针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。 展开更多
关键词 舰船识别 细粒度图像分类 循环注意卷积神经网络(RA-CNN) 尺度依赖池化(SDP) 交叉训练
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基于视觉的渔船监管关键技术研究与系统开发
6
作者 吴苓芝 崔振东 +4 位作者 李天赋 高博 刘呈祥 朱锋 连勇超 《工业控制计算机》 2024年第9期45-47,49,共4页
当前小型渔船监管的信息化水平不高,依赖人工巡查监管存在漏检误检,易导致渔业生产安全隐患。针对此问题,首先,构建了小型渔船的进出港目标识别以及人员安全检查的系列深度学习模型;其次,开发了一套渔船进出港监管系统,实现了渔业生产... 当前小型渔船监管的信息化水平不高,依赖人工巡查监管存在漏检误检,易导致渔业生产安全隐患。针对此问题,首先,构建了小型渔船的进出港目标识别以及人员安全检查的系列深度学习模型;其次,开发了一套渔船进出港监管系统,实现了渔业生产管理的智能化;最后,将监管系统成功部署,促进了烟台长岛渔业生产监管的智能化。该系统实现了渔船及人员目标检测与轨迹追踪、船牌识别、救生衣穿着检测等功能,并与年审渔船信息以及违禁出海管理等对接,实现对渔船未年审出海、违章载客、未穿救生衣、违禁出海等违规活动的告警。研究工作提高了渔船进出港监管效率,降低了渔业生产的安全隐患。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 目标跟踪 船牌识别 图像分类
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基于GAN的船舶遥感图像数据增广方法 被引量：2
7
作者 杨志钢 杨远兰 +4 位作者 苍思远 李泳江 郝燕云 张帆 吴根水 《应用科技》 CAS 2022年第5期8-14,23,共8页
为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题,提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络(ship-WGAN)。在ship-WGAN中,生成器网络以U-Net结构为主,并利用重建损失和感知风格损失提高生成器生成图像的能力;在判别... 为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题,提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络(ship-WGAN)。在ship-WGAN中,生成器网络以U-Net结构为主,并利用重建损失和感知风格损失提高生成器生成图像的能力;在判别器中引入残差模块,减少网络参数的计算量。在Google Earth获取5类船舶遥感图像建立训练集,以此验证ship-WGAN的性能;在生成图像质量方面,峰值信噪比、结构相似性度量、起始距离分别可以达到24.91 dB、0.92、0.99;扩充样本后训练图像识别模型,识别准确率能够提升6%。提出的ship-WGAN可以生成高质量的船舶遥感图像虚拟样本,提高船舶识别的准确率,达到数据增广的效果。 展开更多
关键词 船舶遥感图像 数据增强 生成模型 生成对抗网络 图像生成 Wasserstein距离 图像分类 计算机视觉
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