基于改进Faster R-CNN的舰船目标三维识别算法

摘要：

针对二维图像无法深度表征目标、远海舰船目标表征困难等问题,提出基于更快卷积神经网络和区域组合识别模型相结合的三维舰船目标识别框架.重建舰船三维模型,在原始的区域生成网络上利用级联的方法改进了生成滑动窗口的方法,同时提出实际标注与区域建议联合识别模型,采用非极大值抑制的方法对容错框进行去除.实验结果表明所改进的算法在舰船目标三维识别的精确率和召回率上均有较大优势.

关键词：舰船目标识别、卷积神经网络、三维建模、边缘检测、非极大值抑制

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防科技卓越青年人才基金;泰山学者工程专项经费资助课题;装备预研共用技术领域基金资助项目

在线出版日期：2022-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：42-52