【摘 要】
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为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题,提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先,提出了一种清晰图片和模糊图片(雨、雾等图片)判别的方法;然后,在YOLO
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB195);智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金资助项目(znxx2018QN10);武汉科技大学国防预研项目(Y50001)~~
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为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题,提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先,提出了一种清晰图片和模糊图片(雨、雾等图片)判别的方法;然后,在YOLOv2的深度学习框架的基础上提出一种多尺度目标检测算法;最后,针对遥感图像舰船目标的特点,提出了一种改进的非极大值抑制和显著性分割算法,对最终的检测结果进一步优化。在复杂海情和气象条件下的舰船目标公开比赛的数据集上,实验结果表明,相比原始的YOLOv2,该方法的准确率提升了16%。
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