模板匹配和BP神经网络在船舶识别中的应用

发布时间：2017-12-06 22:11

  本文关键词：模板匹配和BP神经网络在船舶识别中的应用

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【摘要】：首先分析模板匹配技术,指出本文采用了序贯相似性检测法进行特征提取;然后设计BP神经网络3层结构,将模板匹配的特征作为输入层的输入向量,经过多次训练学习,得到船舶识别结果;最后利用Matlab和Opencv进行实验仿真,实验结果说明采用模板匹配和BP神经网络相结合的方法比仅用模板匹配的算法能提高识别率。
【作者单位】： 苏州经贸职业技术学院;
【基金】：江苏省高等教育教改立项研究课题(2013JSJG399)
【分类号】：U675.79;TP391.41
【正文快照】： 0引言船舶航行安全对于船舶之间、船舶与港口间等具有重要的现实意义。通过检测和识别船舶可以提高水上航运的监控。优化船舶识别系统可以有效改善航运环境、维护海上交通秩序,充分提升港口的运营能力,降低交通事故。本文将模式匹配技术和BP神经网络应用于船舶自动识别中,设计，

本文编号：1260122