一种基于深度学习的近岸水面区域舰船检测方法及装置
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于深度学习的近岸水面区域舰船检测方法及装置,将待检测SAR图像分割成若干个子图像;使用区域分类网络对每个子图像进行分类;筛选出分类结果为第一类别的子图像,作为目标检测图像;采用检测网络对目标检测图像进行目标检测,得到舰船目标检测结果;结合每个目标检测图像的舰船目标检测结果,得到待检测SAR图像的目标检测结果;针对近岸场景下存在的大范围陆地区域对舰船目标检测造成干扰的问题,本发明的舰船检测方法,提高了检测效率;针对近岸场景下目标检测容易漏检、误检、检测精度低的问题,可以有效分离舰船目标与背景,提高了检测精度。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的近岸水面区域舰船检测方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114387492A
申请号 :
CN202111391812.X
公开(公告)日 :
2022-04-22
申请日 :
2021-11-19
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘准钆李焕东鹿瑶潘泉
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 :
西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李明全
优先权 :
CN202111391812.X
主分类号 :
G06V20/00
IPC分类号 :
G06V20/00  G06V10/26  G06V10/764  G06V10/82  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
法律状态
2022-05-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/00
申请日 : 20211119
2022-04-22 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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