【摘 要】
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船名检测技术是船名自动识别的关键一步,研究出适合实际场景的船名检测技术对推动船舶自动化管理具有重要意义。为提高船名检测准确率,本文采用SSD深度神经网络对船名进行检测,基于5万张船舶图像进行训练,最后得到识别率高、漏检率及误检率低的船名检测模型。实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,船名检测的精度达到92.6%,召回率达到90.8%,基本可以满足全天候的船名检测需要。
【机 构】
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江苏省高良涧船闸管理所,江苏省新通智能交通科技发展有限公司
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船名检测技术是船名自动识别的关键一步,研究出适合实际场景的船名检测技术对推动船舶自动化管理具有重要意义。为提高船名检测准确率,本文采用SSD深度神经网络对船名进行检测,基于5万张船舶图像进行训练,最后得到识别率高、漏检率及误检率低的船名检测模型。实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,船名检测的精度达到92.6%,召回率达到90.8%,基本可以满足全天候的船名检测需要。
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