二维码（扫一下试试看！） | | Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测 | | A Mask RCNN Based Algorithm for the Ships' Number and the Shape Detection | | 投稿时间：2019-08-20 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.213 | | 中文关键词:掩码区域卷积神经网络船只位置船舶流量掩码准确度 | | English Keywords:Mask region-convolutional neural networkship positionship flowmaskaccuracy | | 基金项目:航空科学基金资助项目（2019ZC072006） | | | 摘要点击次数:974 | | 全文下载次数:387 | | 中文摘要: | | 基于掩码区域卷积神经网络（Mask region-convolutional neural network，Mask RCNN）模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测，实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练，依据输出的船只位置，与准确位置对比，不断调整模型参数提升准确度，再用训练好的模型参数对测试集中的图片进行检测.训练后进行测试的结果为：重叠度（intersection over union，IOU）取0.5时，边界框位置准确度达85.4%，船只数量检测准确度高达89.9%.上述结果表明，Mask RCNN网络模型可实现高精度的船舶流量监测. | | English Summary: | | A ship detection algorithm based on Mask region-convolutional neural network (Mask RCNN) was proposed to detect both the position and the ship flow in the satellite image. The proposed algorithm was designed to automatically detect and locate the vessel positions in the observed sea area. Based on the data set generated, the Mask RCNN model was built and trained. According to the position and accuracy of the outputs, the model parameters were modified to further improve the detection accuracy. Then, the trained model was applied to testing the image of the data set, quantitatively evaluating the model. The testing results show that, when the intersection over union (IOU) is 0.5, the accuracy of boundary frame position can reach 85.4% and the accuracy of ship number detection can reach up to 89.9%. The simulation results reveal that Mask RCNN can be used to detect the ship flow precisely. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
.北京理工大学学报2020年总目次（第40卷）[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2020,40(12):1369~1386..[J].TransactionsofBeijingInstituteofTechnology,2020,40(12):1369-1386.二维码（扫一下试试看！）北京理 ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21严迎建,郑震,郭朋飞,朱春生.一种检测S盒能量信息泄漏的t检验方法[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2021,41(5):542~547.YANYingjian,ZHENGZhen,GUOPengfei,ZHUChunsheng.At-TestMethodforDetectingPowerIn ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21罗森林,杨俊楠,潘丽敏,吴舟婷.面向信息与通信技术供应链网络画像构建的文本语义匹配方法[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2021,41(8):864~872.LUOSenlin,YANGJunnan,PANLimin,WUZhouting.TextSemanticMatchingMethodf ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21陈越洋,何行宽,李晨瑶.基于Retinex理论的电子内镜图像增强算法[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2021,41(9):985~989.CHENYueyang,HEXingkuan,LIChenyao.EndoscopicImageEnhancementBasedonRetinexTheo ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21高原,施云惠,韩妍妍,曾萍,尹宝才.附加法向信息的三维网格预测编码[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2019,39(1):88~94.GAOYuan,SHIYun-hui,HANYan-yan,ZENGPing,YINBao-cai.Compressionof3DMeshBasedonNorm ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21张江霄,冯春辉,马金鑫,张斌,徐畅,李舟军,党莹.可任意花费的可传递电子现金系统[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2019,39(3):283~289.ZHANGJiang-xiao,FENGChun-hui,MAJin-xin,ZHANGBin,XUChang,LIZhou-jun,DANG ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21姚国伟,张凤,曹建文,邓志均.基于有向图的运载火箭综合电子系统设计方法[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2019,39(6):650~654.YAOGuo-wei,ZHANGFeng,CAOJian-wen,DENGZhi-jun.LaunchVehicleIntegratedElectron ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21张冬晓,陈亚洲,程二威,杜宝舟.无人机信息链路电磁干扰效应规律研究[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2019,39(7):756~762.ZHANGDong-xiao,CHENYa-zhou,CHENGEr-wei,DUBao-zhou.EffectsofElectromagneticInte ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21.北京理工大学学报2019年总目次（第39卷）[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2019,39(12):1321~1338..[J].TransactionsofBeijingInstituteofTechnology,2019,39(12):1321-1338.二维码（扫一下试试看！）北京理 ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21王忠诚,刘晓宇,周培林,许乐平.基于碱法机理减少船舶CO2排放研究[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2018,38(3):241~246.WANGZhong-cheng,LIUXiao-yu,ZHOUPei-lin,XULe-ping.ReducingCO2EmissionfromShipBa ... 北京理工大学科研学术 本站小编 Free考研考试 2021-12-21
|
