甚高速区域卷积神经网络的船舶视频检测方法

发布时间：2018-05-02 19:39

  本文选题：船舶视频检测 + 深度学习　； 参考：《北京邮电大学学报》2017年S1期

【摘要】：为解决背景建模等传统视频目标识别算法在内河水运复杂环境误差过大的问题,提出了甚高速区域卷积神经网络的船舶识别检测方法.分析了传统方法不足,阐述了卷积神经网络及后续的区域卷积神经网络的机制,给出了甚高速区域卷积神经网络特征模型,解析了损失函数的参数构建、参数设定,设定候选区域网络预测目标边界、计算匹配目标概率.经实际内河运动船舶视频检测表明,该算法对船舶识别率优于90%,同时对不同清晰度、不同视角、不同船舶流量的场景具有很好的鲁棒性,比传统的背景建模算法提高25.75%.
[Abstract]:In order to solve the problem that traditional video target recognition algorithms such as background modeling have too large errors in the complex environment of inland waterway, a ship recognition and detection method based on very high speed area convolution neural network is proposed. This paper analyzes the shortcomings of traditional methods, expounds the mechanism of convolution neural network and subsequent regional convolution neural network, presents the characteristic model of very high speed regional convolution neural network, and analyzes the parameter construction and parameter setting of loss function. The candidate region network is used to predict the target boundary and the probability of matching target is calculated. The actual ship video detection of inland river motion shows that the algorithm is better than 90 for ship recognition, and has good robustness for different clarity, different angle of view and different ship flow, and 25.75g higher than the traditional background modeling algorithm.
【作者单位】： 南京大学电子科学与工程学院;江苏理工学院计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学青年基金项目(61502226) 国家船联网重大专项项目(2012-364-641-209)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1835214