基于深度学习的复杂气象条件下海上船只检测

被引：11

作者：

熊咏平 ^{[1
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丁胜 ^{[1
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邓春华 ^{[1
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方国康 ^{[1
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龚锐 ^{[1
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机构：

[1] 武汉科技大学计算机科学与技术学院

[2] 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

来源：

计算机应用 | 2018年 / 38卷 / 12期

关键词：

YOLO v2; 目标检测; 多尺度目标检测; 显著性分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081002 ;

摘要：

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 v2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YOLO v2,该方法的准确率提升了16%。

引用

页码：3631 / 3637

页数：7

共 20 条

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