卷积神经网络和CFR算法的舰船静态图像识别

• 作者: 邓永强 杨琼娃
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 舰船 卷积神经网络 CFR算法 图像识别
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 193-195
• 页数: 3页
• 分类号: U665
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672–7649.2021.12A.065

摘要

在舰船航行系统中,图像识别尤为重要,影响图像识别质量的因素较多,其中噪声是主要的干扰因素.一幅图像中,可能会存在多种噪声,这些噪声在不同的环境中产生,包括拍摄环境、传输环境、处理环境,噪声的存在不但使图像中的真实信息遭到破坏,而且视觉效果也随之受到影响.为提高静态图像识别的准确率,可以对卷积神经网络加以合理运用,并通过CFR算法优化网络模型,使模型能够准确识别出图像中的信息,这对于舰船安全航行意义重大.