摘要
本发明公开了一种针对水上卡口的船舶快速分类识别方法,包括步骤:构造清晰船舶数据集和雨雾船舶图像数据集;预训练一基于DDPM模型的图像预处理模块,用于输入噪声图像和雨雾船舶图像,输出预测的清晰船舶图像,构造SRLAN网络、RAR‑YOLOv8网络并训练得到船舶分类识别模型,用于待识别雨雾船舶图像中目标的分类识别。本发明设计的图像预处理模块能去除船舶图像中由于天气原因产生的各种干扰信息,解决图像模糊问题。在RAR‑YOLOv8网络中增加了SRLAN网络与多尺度代理注意力机制,并使用排斥损失,实现多尺度感受野的同时有效保留了与小目标相关的信息,促进了多尺度特征融合,减少了计算复杂度。
技术关键词
分类识别方法
船舶
噪声图像
分类识别模型
输出特征
卡口
噪声预测
残差网络
瓶颈
检测头
多尺度
参数
数据
注意力机制
卷积模块
系统为您推荐了相关专利信息
双燃料船舶
最小化方法
船舶数据采集
人工神经网络模型
船舶载重
卫星云图
多通道
采样模块
输出特征
模型训练模块