船舶识别

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基于多模态水上(海上)联合执法调度模型实践
《水上安全》2025年第1期49-51,共3页王东兴 李仁杰 徐冉 田震 
国家重点研发计划(2021 YFC3300400)。
随着江河湖海采砂捕捞、养殖、运输的快速发展以及岸线有关区域的不断开发,治安问题也日益突出,水资源保护、水域岸线管理保护、水污染防治、水域安防预警监测等工作的重要性不断凸显。为此,开展水上(海上)异常船舶多模态数据分析的联...
关键词：船舶识别 水上联合执法 公安机关新质战斗力 
基于改进YOLO方法的海上风电场入侵船舶识别
《国外电子测量技术》2025年第1期119-125,共7页高亚娴 张敏 杨璐雅 
2023年教育部人文社科基金项目(23YJA870016)。
为了解决闯入海上风电场的船舶发现难,传统的基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)系统的识别方法精度低、实时性差等问题,提出一种利用改进YOLO模型从视频中识别入侵船舶的方法。采用均匀融合方法将Transformer...
关键词：海上风电场 船舶识别 神经网络 深度学习 YOLO 
基于可变形的多尺度自注意力特征融合SAR影像舰船识别
《大连海事大学学报》2024年第4期110-118,共9页周慧 朱虹 陈澎 
辽宁省教育厅基本科研项目面上项目(LJKMZ20222006)。
SAR图像中不同类别船舶的目标特征区分不明显,当船舶类别较多时会出现识别准确率下降的问题。为更好地提取类别特征,本文提出一种识别模型DCN-MSFF-TR,借鉴Transformer encoder-decoder思想,在主干网络中加入可变形卷积模块(DCN),同时,...
关键词：SAR图像 船舶识别 Transformer架构 可变卷积 特征融合 
基于深度学习的海上船舶遥感识别方法对比分析
《地理空间信息》2024年第12期74-78,共5页陈秋 邵长高 吕建军 
三亚崖州湾科技城管理局2022年度科技计划资助项目(SKJC-2022-01-001);海域监测应用资助项目(2022R-SYS25-03)。
在计算机视觉领域,随着深度学习算法不断发展,目标识别模型的性能得以显著提高,但是针对高分辨率遥感影像中的小目标识别仍具有挑战性,特别是海上小型作业船舶的识别难度较高,而船舶识别在安全、交通、军事等领域重要性日渐突出。基于此...
关键词：深度学习 遥感影像 船舶 船舶识别 
一种基于卫星遥感的船舶目标人工智能识别技术探讨
《天津航海》2024年第4期42-47,共6页李国成 刘辉 李韦奇 林宝通 
基于卫星遥感技术,结合人工智能、大数据和深度学习,文章提出了船舶目标人工智能识别技术,通过对卫星成像数据与船舶AIS轨迹两种数据的空间特性、时间特性、目标特性和动态失量特性等多个维度的计算和模拟进行数据融合处理,实现智能识...
关键词：卫星遥感 船舶识别 人工智能 AIS融合 智能标识 
基于特征融合及混合注意力的小目标船舶识别
《中国舰船研究》2024年第6期284-292,共9页严荣慧 郭前 雷鸣 蔡雁翔 羊箭锋 
江苏省高等学校自然科学研究面上资助项目(21KJD510006,23KJB510026)。
[目的]旨在解决由于小目标船舶特征不显著导致网络模型识别率低的问题,提出基于图像与运动特征融合方法。[方法]在小目标船舶图像特征不明显的情况下,融合运动特征信息,丰富小型船舶的特征表达,同时提出混合注意力模型。在数据驱动条件...
关键词：目标跟踪 图像处理 小目标船舶 运动特征 特征融合 先验信息 混合注意力模型 YOLOv5 
基于视觉的船舶智能识别技术应用
《价值工程》2024年第32期110-112,共3页李松霖 印士波 杜鹏 于海涛 胡杰 
中船集团联合基金资助项目,项目编号6141b03040302。
目的:为实现视频图像船舶目标智能识别的工程应用,需要解决样本分布不均衡、分类体系差异大和训练成本高的问题,并提高技术方案的复用性。方法:提出了卷积神经网络结合支持向量机(SVM)的技术。首先基于卷积神经网络训练了具有多尺度、...
关键词：船舶检测 船舶分类 船舶识别 卷积神经网络 支持向量机 
长江上海段异常船舶识别研究
《电脑与信息技术》2024年第5期27-30,共4页赖俊东 刘玢炜 许彦旻 杨金龙 
针对长江上海段的船舶异常问题,提出了一种基于多元大数据技术的判断模型。现有异常船舶识别方法存在数据孤岛难题,难以发现有效关联关系,基于此,研究长江上海段异常船舶识别方法。首先,基于多元大数据技术整合船舶航迹信息、人船关联...
关键词：多元大数据 粒子群优化模糊神经网络 异常船舶识别 
基于深度学习的船舶识别与轨迹预测
《中国水运》2024年第9期94-96,共3页席俊杰 曹士连 
文章针对当前船舶识别与轨迹预测方法中存在的准确性和实时性不足的问题,提出了一种基于深度学习的解决方法。通过设计并优化卷积神经网络(CNN)的结构,提高船舶识别以及轨迹预测的准确率,并对文章所提出的方法进行了实验分析,最终,实验...
关键词：深度学习 船舶识别 轨迹预测 
基于深度学习的船舶识别算法研究
《电脑知识与技术》2024年第23期37-41,共5页王静举 
目标检测是深度学习最重要的任务之一,在各种应用场景都发挥着重要作用,比如:人脸检测、车辆自动驾驶检测、遥感检测等。本文以YOLOv8模型为基线,探讨深度学习算法在船舶识别领域的应用,以完成对图像中船舶目标的精准检测与识别任务,实...
关键词：深度学习 目标检测 船舶识别 YOLOv8 
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