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基于Yolo Backbone优化的船舶非法卸砂行为识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于Yolo Backbone优化的船舶非法卸砂行为识别方法及系统,用于船舶非法卸砂行为的检测,属于计算机视觉领域。本发明针对船舶检测、抓斗检测两个不同场景对Yolo算法的backbone部分进行了不同的优化;通过船舶检测、抓斗检测的结果判定当前船舶是否正在进行卸砂行为;结合视频信号、AIS信号以及手机信号对船舶的非法卸砂行为进行识别。本发明针对不同场景对Yolo算法进行了不同的优化以满足实际检测需求,同时结合视频信号、AIS信号以及手机信号综合判定船舶的卸砂行为是否非法,提高了判定准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN113989693A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;南京市公安局;

    申请/专利号CN202111083015.5

  • 申请日2021-09-15

  • 分类号G06V20/40(20220101);G06V10/25(20220101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人许婉静

  • 地址 210000 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-01-28

    公开

    发明专利申请公布

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