摘要
船舶分类是海上安全和交通管理中的重要问题,已广泛应用于民用领域和军事领域。可见光图像对目标的区分度好,但易受光照影响。文章基于深度学习探讨红外图像船舶分类方法。首先使用AlexNet网络提取红外船舶图像的深层特征,并训练网络,得到最优的船舶分类训练模型;接着调用最优的船舶分类训练模型对测试集中的红外船舶图像进行测试,得到船舶分类结果。在公开可用的VAIS船舶数据集上进行实验,该方法的分类准确率达到了83.79%。实验结果表明,该方法具有较好的船舶分类性能。
出处
《电脑知识与技术》
2023年第10期13-15,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(21B0800)
2022年国家级大学生创新创业训练计划项目(202211528023)
2022年度湖南省大学生创新创业训练计划项目(S202211528023,湘教通〔2022〕174号,序号4677)
2022年度衡阳市指导性计划项目(202222015678)
湖南工学院校级科学研究重点项目(2022HY023)
湖南工学院引进人才科研启动项目(HQ21025)
2022年湖南工学院大学生创新实践项目备案项目(2022SE043,2022SE044)。
