基于多模型决策级融合的舰船与民船目标检测与分类方法

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摘要

本发明提供了一种基于多模型决策级融合的舰船与民船目标检测与分类方法，在充分分析Faster‑RCNN和YOLOv3模型对不同场景中目标检测的差异性后，通过构造符合舰船识别具体适用场景的决策树，对各模型输出结果进行决策级融合，从而实现多模型对近景和遥感图像内目标检测与识别的优势互补，提高了舰船目标的定位及分类准确度。整个过程脱离人工干预，减少人力成本，使得针对舰船目标的实时检测与识别成为可能。

基本信息

专利标题：

基于多模型决策级融合的舰船与民船目标检测与分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111222574A

申请号：

CN202010013691.4

公开（公告）日：

2020-06-02

申请日：

2020-01-07

授权号：

CN111222574B

授权日：

2022-04-05

发明人：

粟嘉李大伟陶明亮张顺谢坚张兆林王伶韩闯宫延云范一飞

申请人：

西北工业大学

申请人地址：

陕西省西安市友谊西路127号

代理机构：

西北工业大学专利中心

代理人：

金凤

优先权：

CN202010013691.4

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08