基于改进SSD的近红外舰船图像目标识别算法
柳碧辉1
赵乐源1
刘洋2
1.海军航空大学 烟台 2640012.中国人民解放军71901部队 聊城 252000
摘要：针对舰船可见光图像噪声大、背景冗杂;现有舰船图像目标识别率低、易受到周围海环境的影响等问题,论文提出改进SSD的算法,并与主动轮廓模型相结合对近红外舰船图像进行目标识别.首先将可见光RGB颜色模型转换成HSV颜色模型,然后同时输入到SSD算法与主动轮廓模型分割方法中,获取舰船目标模型的识别框,最后采用非极大值抑制的方法,除去数值差别较大的数据框,最终完成舰船目标图像的识别.经模拟实验验证,论文改进的算法相比原始SSD算法,精确率提高了11.85%,识别时间缩短了一半,证明算法的精确性与有效性.
关键词：目标识别卷积神经网络红外图像非极大值抑制
分类号：TP391.9(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(2017-JCJQ-ZQ-003)泰山学者工程专项经费课题(ts201712072)装备预研共用技术领域基金(JZX7Y20210159100201)
论文发表日期：2023-08-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 58-63,159 )
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