【摘 要】
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为提高复杂气象条件下海上船舶的识别效果,通过暗通道先验去雾算法减少云雾遮挡对目标识别的影响,使用基于深度学习的YOLO(you only look once)改进算法提高目标识别效果。结
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,中山大学数学学院,中国人民公安大学网络空间安全与法治协同创新中心
【基金项目】
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计算机病毒防治技术国家工程实验室项目(发改办高技[2014]25号);国家自然科学基金(61602489);国家重点研发计划(2017YFB0802804);公安部公安理论与软科学项目(2018LLYJGADX014)资助
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为提高复杂气象条件下海上船舶的识别效果,通过暗通道先验去雾算法减少云雾遮挡对目标识别的影响,使用基于深度学习的YOLO(you only look once)改进算法提高目标识别效果。结果表明:采用的算法在中国航天科工四院指挥自动化中心的模拟海事数据集上,4类船舶目标识别的mAP(mean average precision)达到89.98%,超过了对比的其他目标识别算法;针对数据集中的云雾遮挡图像,暗通道去雾处理后,目标识别的mAP从53.25%提升到69.35%。可见提出的算法可以满足复杂气象条件下的
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