深度学习在舰船前方障碍物图像识别中的应用

摘要

在舰船前方障碍物图像识别中,传统的图像识别系统漏检概率高、检测性能较差,难以满足舰船安全航行要求。深度学习是一种智能化技术,将其应用到障碍物图像识别中可以提高图像信息筛选、计算和检测效率。本文介绍深度学习中的神经网络模型和卷积神经网络,以及深度学习在舰船前方障碍物图像识别中的检测方法。基于传统深度学习算法的不足,提出改进后的Faster R-CNN方法在障碍物图像识别中的应用,并通过对比实验进行论证,实验结果表明改进后的图像识别模型具备检测精度高的应用优势。