【摘 要】
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为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及FastR-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网
【机 构】
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江苏科技大学机械工程学院,张家港江苏科技大学产业技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61105071);张家港江苏科技大学产业技术研究院自主产业化资助项目(509914003)
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为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及FastR-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过FastR-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。
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