【摘 要】
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舰船检测与识别是实现海上安全的基础与前提,可以为国家提供强有力的保障和支持。由于传统的舰船检测与识别需要大量的人工判读,且难以保证舰船识别的准确性与可靠性,因此,需要引进新的技术与方法,在保证舰船识别高效性的同时,减少人力的消耗。随着大数据时代的到来,深度学习在图像上的发展为舰船检测与识别提供了新的技术。本文主要从图像技术的角度出发,分别设计了基于混沌鲸鱼优化算法的非极大值抑制的舰船检测模型和基于
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舰船检测与识别是实现海上安全的基础与前提,可以为国家提供强有力的保障和支持。由于传统的舰船检测与识别需要大量的人工判读,且难以保证舰船识别的准确性与可靠性,因此,需要引进新的技术与方法,在保证舰船识别高效性的同时,减少人力的消耗。随着大数据时代的到来,深度学习在图像上的发展为舰船检测与识别提供了新的技术。本文主要从图像技术的角度出发,分别设计了基于混沌鲸鱼优化算法的非极大值抑制的舰船检测模型和基于CyclicNet的舰船语义分割模型对舰船进行检测与识别。具体研究内容如下:（1）针对非极大值抑制算法（NMS）贪婪的选择置信度较高的候选框的问题,将后处理算法看作组合优化问题,提出了一种将混沌鲸鱼优化算法与非极大值抑制相结合的方法（CW-NMS）。将混沌搜索方法离散化生成初始化的组合方案,考虑精确率和召回率,设计恰当的适应度函数。在适应度函数的指引下得到局部最优组合,通过鲸鱼优化算法不断更新组合策略。除此之外,提出了差集面积的方法来优化组合后的结果。分别在Pascal VOC2012和舰船目标检测数据集上进行了实验。与其他常见的算法相比,CW-NMS提高了后处理算法的检测性能,使检测结果具有鲁棒性。（2）由于具有随机连接团簇结构的新卷积神经网络提高网络特征利用率的同时,得到了更精准的分类结果。为了提高语义信息的传播,本文引入了CliqueNet网络中的随机连接团簇,提出了一种新的基于编码器-解码器的全卷积网络,被称为用于语义分割的交替更新网络CyclicNet。实验在街景数据集CamVid和舰船语义分割数据集上进行。结果表明,与当前先进的语义分割架构相比,CyclicNet不仅使信息流最大化,实现特征细化,而且提高了图像的分割结果。
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