深度学习船舶分类技术研究

陈兴伟

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为了提高船舶分类正确率,针对当前船舶分类方法存在的精度低、误差大等缺陷,提出基于深度学习的船舶分类方法。首先对船舶分类图像进行采集,并提取多个船舶分类特征,组成船舶分类的特征向量集,然后将特征向量集作为深度学习算法的输入,船舶类型作为深度学习算法的输出进行学习,建立船舶分类模型,最后进行船舶分类的仿真实验,结果表明,深度学习算法的船舶分类正确率超过90%,不仅可以很好地描述船舶类型,而且船舶分类的速度也很快,可以应用于日常船舶分类管理工作。

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来源
《舰船科学技术》|2019年第14期|142-144|共3页
作者
陈兴伟;
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作者单位

浙江交通职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
深度学习算法; 船舶分类技术; 灰度共生矩阵; 分类正确率;

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