【摘 要】
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船舶图像融合特征一次性提取存在误差,导致航行中船舶图像识别层级融合率较低。因此,进行改进卷积神经网络的船舶图像识别研究。对改进卷积神经网络的船舶图像识别方法进行设计,通过多特性融合识别进行船舶图像的获取,调整识别技术配置。据此,对船舶图像中的融合特征进行分批次提取,避免一次性提取产生融合特征的误差。根据融合特征进行图像识别算法的设计,实现改进卷积神经网络的船舶图像识别。至此,完成改进卷积神经网络的
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船舶图像融合特征一次性提取存在误差,导致航行中船舶图像识别层级融合率较低。因此,进行改进卷积神经网络的船舶图像识别研究。对改进卷积神经网络的船舶图像识别方法进行设计,通过多特性融合识别进行船舶图像的获取,调整识别技术配置。据此,对船舶图像中的融合特征进行分批次提取,避免一次性提取产生融合特征的误差。根据融合特征进行图像识别算法的设计,实现改进卷积神经网络的船舶图像识别。至此,完成改进卷积神经网络的船舶图像识别方法设计。通过实验分析:计算得到传统方法 1图像识别层级融合率最高为29.65%,方法 2图
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