一种基于多任务学习的全景海上船舶态势感知方法
公开
摘要
本发明属于船舶检测技术领域，公开了一种基于多任务学习的全景海上船舶态势感知方法，包括如下步骤：获取遥感图像训练数据集；根据遥感图像训练数据集建立多任务学习的全景海上船舶态势感知网络模型；获取实时遥感图像数据；将实时遥感图像数据输入全景海上船舶态势感知网络模型进行多任务的船舶态势预测，得到船舶态势预测结果；根据船舶态势预测结果进行海上船舶态势可视化。本发明解决了现有技术存在的缺乏对于具体环境的考虑导致的实用性低，检测准确性低，以及不同态势感知系统之间相互孤立导致的海上船舶态势感知结果具有非唯一性影响最终的检测准确性的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多任务学习的全景海上船舶态势感知方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627363A
申请号 ：
CN202210216773.8
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王景晖叶春杨周辉
申请人 ：
海南大学
申请人地址 ：
海南省海口市人民大道58号海南大学
代理机构 ：
海南盛亿专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈景帅
优先权 ：
CN202210216773.8
主分类号 ：
G06V20/00
IPC分类号 ：
G06V20/00 G06V20/13 G06V10/26 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
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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