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摘要:
船名检测技术是船名自动识别的关键一步,研究出适合实际场景的船名检测技术对推动船舶自动化管理具有重要意义.为提高船名检测准确率,本文采用SSD深度神经网络对船名进行检测,基于5万张船舶图像进行训练,最后得到识别率高、漏检率及误检率低的船名检测模型.实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,船名检测的精度达到92.6%,召回率达到90.8%,基本可以满足全天候的船名检测需要.
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文献信息
篇名 基于SSD的船名检测方法研究
来源期刊 中国水运(下半月) 学科 工学
关键词 SSD 神经网络 船名检测
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 信息
研究方向 页码范围 63-64
页数 2页 分类号 TP391
字数 1883字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭强 4 1 1.0 1.0
2 林盛梅 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
SSD
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船名检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国水运(下半月)
月刊
1006-7973
42-1395/U
16开
湖北省武汉市
2008
chi
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