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Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测
被引量:
3
1
作者
聂振钢
任静
卢继华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1223-1229,共7页
基于掩码区域卷积神经网络(Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN)模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只...
基于掩码区域卷积神经网络(Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN)模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只位置,与准确位置对比,不断调整模型参数提升准确度,再用训练好的模型参数对测试集中的图片进行检测.训练后进行测试的结果为:重叠度(intersection over union,IOU)取0.5时,边界框位置准确度达85.4%,船只数量检测准确度高达89.9%.上述结果表明,Mask RCNN网络模型可实现高精度的船舶流量监测.
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关键词
掩码区域卷积神经网络
船只位置
船舶流量
掩码
准确度
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职称材料
题名
Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测
被引量:
3
1
作者
聂振钢
任静
卢继华
机构
北京理工大学信息与电子学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1223-1229,共7页
基金
航空科学基金资助项目(2019ZC072006)。
文摘
基于掩码区域卷积神经网络(Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN)模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只位置,与准确位置对比,不断调整模型参数提升准确度,再用训练好的模型参数对测试集中的图片进行检测.训练后进行测试的结果为:重叠度(intersection over union,IOU)取0.5时,边界框位置准确度达85.4%,船只数量检测准确度高达89.9%.上述结果表明,Mask RCNN网络模型可实现高精度的船舶流量监测.
关键词
掩码区域卷积神经网络
船只位置
船舶流量
掩码
准确度
Keywords
Mask region-convolutional neural network
ship position
ship flow
mask
accuracy
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测
聂振钢
任静
卢继华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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