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基于深度学习的船舶吃水线提取策略
基于深度学习的船舶吃水线提取策略
作者:
张文明
李海滨
李雅倩
薛银涛
高雅昆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
船舶吃水线检测
深度学习
语义分割
摘要:
提出了一种基于深度神经网络的船舶吃水线检测方法.相比传统手工设定的特征,基于深度神经网络的方法学习得到的特征具有较强的鲁棒性和稳定性,能够适应训练集中未曾出现的新物体.本方法首先使用基于深度学习的语义分割算法对图像中目标区域进行分割,通过水平投影得到水线在图像中的位置,然后根据统计方法得到最终的吃水深度.通过实验表明所提方法能对图像中的目标区域进行较为准确的分割,进而提取到水线值,通过与人工获取的结果对比,证明了所提方法的有效性.
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篇名
基于深度学习的船舶吃水线提取策略
来源期刊
控制理论与应用
学科
关键词
船舶吃水线检测
深度学习
语义分割
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
2347-2353
页数
7页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7641/CTA.2020.91018
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
李海滨
77
591
12.0
20.0
2
张文明
32
256
8.0
15.0
3
李雅倩
27
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4
高雅昆
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节点文献
船舶吃水线检测
深度学习
语义分割
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
控制理论与应用
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
广州市五山华南理工大学内
邮发代号:
46-11
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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