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基于卷积神经网络的船舶分类模型

林嘉应  郑柏伦  刘捷  
【摘要】:近年来智能交通发展迅速,但目前的研究大多是关于陆上交通的研究,分类任务也大多数是关于日常物体的分类,现在基本上很少有关于船舶分类的研究。但船舶分类对于航道安全,航道监管具有重要意义。卷积神经网络是近年来学术界和工业界广泛关注的一种图像处理方法。本文将近年来十分热门且高效的卷积神经网络应用到船舶分类任务当中,将船舶分成五类,构建了基于卷积神经网络的适应实际情况的船舶分类模型。一方面填补了这个领域研究上的空白,另一方面为船舶管理提供了一个新的方法。

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