一种基于深度学习的船舶特征重识别方法、应用方法及系统

摘要

本发明公开一种基于深度学习的船舶特征重识别方法、应用方法及系统，采用对图像感知领域具有高效的处理能力的深度特征提取网络提取有区分度的深度特征，自主提取具备高层感知语义，不依赖于像素级别的改变，关注整体特征；解决了由于匹配不准确、检测错误率高造成的水上监管、船舶信息查询效率低等问题，能有效进行目标船舶甄别；采用PCB分块及矩阵式运算匹配，对于只出现部分的船舶也具有很好的识别效果，且匹配速度高；解决船舶变换、隐藏身份逃避监管等问题，对海事交通管理、事故调查，水利打击非法采砂，航道船舶过闸收费，海关打击走私活动等都有智能辅助作用，与现有技术中的船舶识别方法相比，在效率、成本、准确率上均具备明显优势。