卷积神经网络和CFR算法的舰船静态图像识别

摘要：

在舰船航行系统中,图像识别尤为重要,影响图像识别质量的因素较多,其中噪声是主要的干扰因素.一幅图像中,可能会存在多种噪声,这些噪声在不同的环境中产生,包括拍摄环境、传输环境、处理环境,噪声的存在不但使图像中的真实信息遭到破坏,而且视觉效果也随之受到影响.为提高静态图像识别的准确率,可以对卷积神经网络加以合理运用,并通过CFR算法优化网络模型,使模型能够准确识别出图像中的信息,这对于舰船安全航行意义重大.

关键词：舰船、卷积神经网络、CFR算法、图像识别

所属期刊栏目：43

分类号：U665(船舶工程)

资助基金：广东省教育科学十三五规划专项研究课题2019GXJK241

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：193-195