本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)算法在船舶電子海圖識別中的應(yīng)用　出處：《艦船科學(xué)技術(shù)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 深度學(xué)習(xí) 圖像識別 網(wǎng)絡(luò)層次

【摘要】：在海上勘探及航運領(lǐng)域,圖像識別的應(yīng)用范圍及場景越來越多,如何提高識別的精確及效率一直是圖像識別技術(shù)的關(guān)鍵。同時,電子海圖的結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)深度更高,傳統(tǒng)圖像識別算法已經(jīng)越來越不能滿足電子海圖識別系統(tǒng)的性能要求。本文在研究海上電子海圖識別結(jié)構(gòu)及存在問題基礎(chǔ)上,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別模型,建立電子海圖識別的多層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),最后對算法進行仿真。結(jié)果表明算法有效提高了圖像識別的精度及效率。
[Abstract]:There are more and more applications of image recognition in the field of marine exploration and shipping. How to improve the accuracy and efficiency of recognition is the key of image recognition technology. The structure and the network depth of the electronic chart are higher, and the traditional image recognition algorithm can not meet the performance requirements of the electronic chart recognition system. This paper studies the structure and existing problems of the electronic chart recognition system. An image recognition model based on depth learning is proposed, and the multi-level network structure of electronic chart recognition is established. Finally, the algorithm is simulated. The results show that the algorithm can effectively improve the accuracy and efficiency of image recognition.
【作者單位】： 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院;
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究資助項目(KJ1602907) 重慶市教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2014年度重點課題(2014-GX-012)
【分類號】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 0引言隨著海洋開發(fā)的持續(xù)深入,基于圖像識別的應(yīng)用越來越多,如船舶避碰系統(tǒng)、多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)、海底探測系統(tǒng),其圖像識別的精確及效率直接關(guān)系到這些電子系統(tǒng)的性能。所以,高可靠性、時效性較高的圖像識別算法成為現(xiàn)代海上圖像識別領(lǐng)域重要的研究方向之一。深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)代信息

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本文編號：1419118