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為了解決復(fù)雜海情環(huán)境下的不同種類和大小的艦船檢測問題，提出一種實(shí)時(shí)的深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法。首先，提出了一種清晰圖片和模糊圖片（雨、霧等圖片）判別的方法；然后，在YOLO v2的深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)上提出一種多尺度目標(biāo)檢測算法；最后，針對遙感圖像艦船目標(biāo)的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的非極大值抑制和顯著性分割算法，對最終的檢測結(jié)果進(jìn)一步優(yōu)化。在復(fù)雜海情和氣象條件下的艦船目標(biāo)公開比賽的數(shù)據(jù)集上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比原始的YOLO v2，該方法的準(zhǔn)確率提升了16%。
遙感圖像中的艦船檢測問題一直是圖像處理和模式識別領(lǐng)域的熱門課題，在軍用和民用領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。由于光學(xué)遙感圖像容易受光照和云霧等影響，目前基于遙感圖像的艦船檢測主要圍繞著合成孔徑雷達(dá)（ Synthetic ApertureRadar，SAR）。展開。然而，光學(xué)圖像的細(xì)節(jié)特征豐富，隨著光學(xué)遙感衛(wèi)星的分辨率不斷提高，在海域艦船小目標(biāo)檢測、識別方面具有SAR圖像不能比擬的優(yōu)勢，同時(shí)可以作為SAR圖像目標(biāo)檢測的重要補(bǔ)充。
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