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基于多模型决策级融合的舰船与民船目标检测与分类方法

摘要

本发明提供了一种基于多模型决策级融合的舰船与民船目标检测与分类方法,在充分分析Faster‑RCNN和YOLOv3模型对不同场景中目标检测的差异性后,通过构造符合舰船识别具体适用场景的决策树,对各模型输出结果进行决策级融合,从而实现多模型对近景和遥感图像内目标检测与识别的优势互补,提高了舰船目标的定位及分类准确度。整个过程脱离人工干预,减少人力成本,使得针对舰船目标的实时检测与识别成为可能。

著录项

  • 公开/公告号CN111222574A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北工业大学;

    申请/专利号CN202010013691.4

  • 申请日2020-01-07

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61204 西北工业大学专利中心;

  • 代理人金凤

  • 地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号

  • 入库时间 2023-12-17 09:12:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200107

    实质审查的生效

  • 2020-06-02

    公开

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