一种级联式由粗到精的卷积神经网络船舶类型识别方法

摘要

本发明提出了一种级联式由粗到精的深度卷积神经网络船舶类型识别方法，本方法采用随机启发式选择机制来动态调整深度网络的结构和参数设置，本方法通过粗糙级训练和精细级训练两个步骤训练得到可识别船舶类型的深度卷积神经网络。其中，粗糙级训练过程与传统深度卷积神经网络的训练过程类似，该训练过程的输入样本是船舶图片。精细级训练过程则针对粗糙级训练过程中，船舶类型识别精度最低的商船图片，对深度卷积神经网络再次训练，以提高船舶类型识别的整体精度。本发明的方法对不同的船舶类型均可以得到较好的识别精度，为自动化的船舶类型识别，船舶智能航行提供信息支持。