一种基于深度学习的海上船舶识别方法

摘要

一种基于深度学习的海上船舶识别方法，属于图像处理领域。首先通过无人机拍摄海面照片，海面照片构成数据集；对海面照片进行预处理；基于深度学习的用于无人机的海上船只识别方法构造的是解码与编码皆为5层的U型升级网络，每个U型神经网络中增加了残差块；预处理后的训练集送入U型神经网络，使用Adam梯度下降进行训练，训练过程中利用验证集来判断网络的精确度，并保留网络参数；然后将测试集输入训练好的网络中，将测试集输入U型神经网络中，使用交叉熵代价函数获得损失值，但不进行反向传播，并将得到的结果与真实标签图进行对比，以此来进行海上船只的识别。本方法简单、易操作，识别率可达90％，结果可信度高。