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基于Faster R-CNN算法的船舶识别检测
被引量：
9
1
作者
崔巍
杨亮亮
+3 位作者
夏荣
牟向伟
樊晓伟
杨海峰
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期182-187,223,共7页
目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)算法是一种深度学习算法,...
目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)算法是一种深度学习算法,用于物体检测和分类时,可以实现高精度实时监测。文章应用Faster R-CNN算法对卫星图像中的船舶进行识别和检测,并与传统尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法、快速区域卷积神经网络(fast region-based convolutional neural network,Fast R-CNN)算法进行对比。研究结果表明,Faster R-CNN算法比传统SIFT算法和Fast R-CNN算法有更好的收敛速度和识别精度,该算法在船舶识别方面具有较大潜力。
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关键词
卫星图像
船舶检测
更快速的区域卷积神经网络(Faster
R-CNN)
尺度不变特征转换(SIFT)
快速区域卷积神经网络(Fast
R-CNN)
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN算法的船舶识别检测
被引量：
9
1
作者
崔巍
杨亮亮
夏荣
牟向伟
樊晓伟
杨海峰
机构
大连海事大学航运经济与管理学院
重庆市电力公司发展策划部
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期182-187,223,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61473053)
辽宁省教育厅科技研究资助项目(L2014203)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132018165
3132018169)
重庆市电力公司科技资助项目(渝电发展KJ[2015]271)
文摘
目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)算法是一种深度学习算法,用于物体检测和分类时,可以实现高精度实时监测。文章应用Faster R-CNN算法对卫星图像中的船舶进行识别和检测,并与传统尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法、快速区域卷积神经网络(fast region-based convolutional neural network,Fast R-CNN)算法进行对比。研究结果表明,Faster R-CNN算法比传统SIFT算法和Fast R-CNN算法有更好的收敛速度和识别精度,该算法在船舶识别方面具有较大潜力。
关键词
卫星图像
船舶检测
更快速的区域卷积神经网络(Faster
R-CNN)
尺度不变特征转换(SIFT)
快速区域卷积神经网络(Fast
R-CNN)
Keywords
satellite imagery
ship detection
faster region-based convolutional neural network(Faster R-CNN)
scale-invariant feature transform(SIFT)
fast region-based convolutional neural network(Fast R-CNN)
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster R-CNN算法的船舶识别检测
崔巍
杨亮亮
夏荣
牟向伟
樊晓伟
杨海峰
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
9
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