一种用于内河桥区的船舶自动检测方法

成果基本信息
关键词：	船桥避碰，内河桥区，船舶检测，深度卷积神经网络模型
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	其他	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	武汉理工大学	技术水平：	未评价
评价证书号：		评价单位：
评价日期：		评价证书号：

转化情况
转让范围：	合作开发	推广形式：	合作开发
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明公开了一种用于内河桥区的船舶自动检测方法，包括：1)采集真实内河桥区水域的交通监控视频，获得原始采样图片数据；2)对原始采样图片数据进行人工标注，形成标记图像；3)利用深度卷积神经网络对标记图像进行特征学习，对学习到的特征进行分类，获得经过训练的深度学习模型；4)使用经过训练的深度卷积神经网络模型对真实场景中的船舶进行检测，用矩形框框出船舶的位置，并表示出船舶所属类别。该方法对于不同天气、不同光照条件和夜间黑暗条件都有很好的适应性，可以达到比较高的准确率，处理速度达到实时的要求

成果名称：	一种用于内河桥区的船舶自动检测方法	关键词：	船桥避碰，内河桥区，船舶检测，深度卷积神经网络模型
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	其他
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	武汉理工大学	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	合作开发
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	合作开发	成果登记号：
成果简介：	本发明公开了一种用于内河桥区的船舶自动检测方法，包括：1)采集真实内河桥区水域的交通监控视频，获得原始采样图片数据；2)对原始采样图片数据进行人工标注，形成标记图像；3)利用深度卷积神经网络对标记图像进行特征学习，对学习到的特征进行分类，获得经过训练的深度学习模型；4)使用经过训练的深度卷积神经网络模型对真实场景中的船舶进行检测，用矩形框框出船舶的位置，并表示出船舶所属类别。该方法对于不同天气、不同光照条件和夜间黑暗条件都有很好的适应性，可以达到比较高的准确率，处理速度达到实时的要求
联系人：	陈绪高	成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：	15296551147
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

一种用于内河桥区的船舶自动检测方法

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