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基于航迹特征和深度神经网络MobileNet迁移训练的船舶分类识别方法及系统

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本发明公开一种基于航迹特征和深度神经网络MobileNet迁移训练的船舶分类识别方法及系统；该方法包括：首先，将从航迹数据中挖掘得到的速度、航向和加速度等特征映射到RGB色彩空间，转换为航迹特征图像数据；然后，对深度神经网络MobileNet及其ImageNet预训练权重进行迁移，并使用之前生成的航迹特征图像数据对网络进行训练；最后得到船舶类型识别模型，实现船舶分类识别。本发明在识别准确率和速度上具有明显优势，可有效应用于船舶目标的分类识别。

著录项

公开/公告号CN113920481A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-11

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;
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申请/专利号CN202111275553.4
发明设计人张静;李磊;王哲;可珂;莫有权;王晓梅;周明康;
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申请日2021-10-29
分类号G06V20/54(20220101);G06V10/56(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构41111 郑州大通专利商标代理有限公司;
代理人张立强
地址 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号
入库时间 2023-06-19 13:51:08

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