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专利基本信息
专利名称 结合显著性检测和深度学习的船只检测方法及系统
专利状态 - 专利号（申请号） CN109241913B
专利申请日期 2018-09-10 专利类型 发明专利
申请公布号 2018110504120 申请公布日 2018-09-10
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 邵振峰;王岭钢
专利权人 武汉大学
专利摘要 本发明提供一种结合显著性检测和深度学习的船只检测方法及系统,包括构建船只图像样本库,包括采集可见光下的沿海区域监控视频数据,从中获得包含船只的帧图像,然后获得船只位置和长宽的真值;构建类YOLO卷积神经网络,对视频船只目标样本进行模型训练,得到监控视频下船只目标的训练结果模型;输入船只影像数据,利用练结果模型预测检测边界框;利用边界框信息来进行显著性检测,得到更准确的船只位置。本发明技术方案十分快速高效,能达到实时检测的效果。对于复杂场景如云雾、阴天、下雨等情况也能有不错的检测结果,方法鲁棒性高。
专利价值评估分析
专利价值评估分析 样例
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