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为克服传统船舶检测方法提取的特征在复杂多变的实际海域场景中泛化能力差而导致船舶检出率和识别率较低这一问题,提出一种基于YOLOv2和支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶检测分类算法。基于YOLOv2网络检测船舶目标,通过卷积神经网络提取船舶区域的深度特征,特征全局池化后利用SVM分类器实现分类。实验结果表明,该算法在自建的船舶数据集上船舶检测的平均精确率达80.5%,船舶分类的准确率达90.87%,有效实现复杂海况下船舶目标的检测以及舰艇、货船、渔船的识别。