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专利基本信息
专利名称 深度学习特征与视觉特征联合训练的船只目标检测方法
专利状态 - 专利号（申请号） CN109376591B
专利申请日期 2018-09-10 专利类型 发明专利
申请公布号 201811050911X 申请公布日 2018-09-10
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 邵振峰;吴文静;张瑞倩;王岭钢;李成源
专利权人 武汉大学
专利摘要 本发明提供一种深度学习特征与视觉特征联合训练的船只目标检测方法,包括以下步骤:样本数据采集、CNN特征提取、传统不变矩特征及LOMO特征提取、特征降维、特征融合网络FCNN构建,最后利用样本数据对网络进行训练,利用测试数据对模型进行测试。对比现有技术,本发明的视觉特征提取过程综合考虑了船只形状、颜色和纹理的特点,使得检测过程具有可解释性,可以规范CNN反向传播过程学习到传统特征以外的其他特征。本方法快速高效、准确度高,对于复杂场景如云雾、阴天、下雨等情况依然具有较好的检测结果,鲁棒性高。可以提取到与传统特征互补的特征,并且速度极快,可以达到实时监测的效果。
专利价值评估分析
专利价值评估分析 样例
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