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期刊文章详细信息

基于SSD的船名检测方法研究    

  

文献类型:期刊文章

作  者:郭强[1] 林盛梅[2]

机构地区:[1]江苏省高良涧船闸管理所,江苏淮安223001 [2]江苏省新通智能交通科技发展有限公司,江苏南京210014

出  处:《中国水运(下半月)》

年  份:2019

卷  号:19

期  号:4

起止页码:63-64

语  种:中文

收录情况:普通刊

摘  要:船名检测技术是船名自动识别的关键一步,研究出适合实际场景的船名检测技术对推动船舶自动化管理具有重要意义。为提高船名检测准确率,本文采用SSD深度神经网络对船名进行检测,基于5万张船舶图像进行训练,最后得到识别率高、漏检率及误检率低的船名检测模型。实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,船名检测的精度达到92.6%,召回率达到90.8%,基本可以满足全天候的船名检测需要。

关 键 词:SSD 神经网络 船名检测  

分 类 号:TP391]

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同被引文献:

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