基于深度学习的水面无人船前方船只图像识别方法

• 作者: 初秀民 洛天骄 王贵槐 谢朔
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 深度学习 水面无人船 图像识别 单次多重检测器
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 专题:智能船舶
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: U674.2|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13788/j.cnki.cbgc.2018.04.019

摘要

建立基于图像识别系统的水面无人船(USV)感知平台,采集内河船舶图片数据库建立船只单次多重检测(SSD)深度学习框架,通过使用预训练模型参数调优并微调分类框架实现较高的内河船舶检测准确度.试验结果表明,不同天气状况下的识别算法的查全率和查准率均能保持在70％以上.