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本发明涉及一种基于卷积神经网络的船舶图像识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1，输入光电视频服务采集的原始图像；S2，通过卷积神经网络一阶段算法计算图像中包含船舶的概率以及船舶在图像中的位置坐标；S3，输出该图像包含船舶的概率以及位置坐标，将船舶图像从原始图像中剪切出来并进行归一化处理；S4，通过卷积神经网络二阶段算法对归一化的船舶图像进行分类和特征提取；S5，将提取出的特征在船舶图像数据库中进行检索，找到特征匹配度大于一定比率的船舶。本发明运用两种卷积神经网络进行船舶定位和识别。相比单一的深度
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113850166 A
(43)申请公布日 2021.12.28
(21)申请号 202111068434.1
(22)申请日 2021.09.13
(71)申请人 湖北
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