基于深度学习的水运场景监测方法及检测系统

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基于深度学习的水运场景监测方法及检测系统
申请号:CN202410842490
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118379690B
公开日期:2024-08-23
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度学习的水运场景监测方法及检测系统,在网络训练环节,当神经网络性能检验信息指示第二水运场景监测网络的神经网络性能得到提升时,代表第二水运场景训练图像对第一水运场景监测网络达到了积极的训练促进,可以提升第一水运场景监测网络的神经网络性能和稳定性,那么可以将第一水运场景监测网络迭代成第二水运场景监测网络,得到神经网络性能更好和稳定性更高的深度神经网络。因可以在第二水运场景监测网络的神经网络性能得到提升的前提下才将第一水运场景监测网络迭代成第二水运场景监测网络,则令神经网络的每一次迭代都是积极的,使得神经网络的训练更加具有稳定性和方向性。
技术关键词
场景 图像嵌入 标记 矩阵 监测方法 基础 编码 异常信息 语义 深度神经网络 误差 处理器 存储器 解码 代表
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