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题名改进卷积神经网络的船舶纹理图形分割方法
被引量：1
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作者
朱素杰
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机构
黑龙江科技大学信息工程学院
河南科技职业大学信息工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第8期177-180,共4页
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文摘
船舶从生产到投入使用,在作业中难免会因为焊接节点的设计问题、货物装卸的操作不规范以及诸如线性尺度较大、吃水较多而受风、流等外部环境的影响而对船体结构造成腐蚀,最终导致船体外部出现裂纹,给船舶的航行带来安全隐患。因此加强关于船舶裂纹的排查,是保证船舶安全行驶的关键。本文从改进卷积神经网络入手,以工程船为例,通过对其船舶纹理进行图形分割研究,提升智能检测的精准度,从而为运维检修带来一定的帮助,并为海上作业的安全性检测提供理论支持。
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关键词
改进卷积神经网络
船舶纹理
图形分割
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Keywords
improved convolutional neural network
ship texture
graphic segmentation
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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