摘要
本发明公开了一种舰船分类方法、装置、设备及系统,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取预设规格的训练用雷达图像;根据标注矩形框,利用预设局部随机擦除算法对训练用雷达图像进行调整,得到目标训练图像;利用目标训练图像对预设深度学习检测分类模型进行训练,得到训练完成后的预设深度学习检测分类模型,以利用训练完成后的预设深度学习检测分类模型对机载雷达采集的舰船图像进行检测分类,得到舰船图像中舰船的位置和舰船类型;本发明能够在训练用雷达图像上模拟舰船目标被遮挡的效果,加强模型对舰船目标特征的认知,从而使训练完成后的模型能够更加精确地对机载雷达采集的舰船图像进行检测分类,提高了检测效果和分类精度。
技术关键词
检测分类模型
分类方法
机载雷达
特征提取网络
人机交互界面显示
分类设备
算法
矩形
坐标
模拟舰船
存储计算机程序
感知特征
图像处理技术
数据处理器
分类系统
分类装置
旋转框
滤波
系统为您推荐了相关专利信息
光谱图像分类方法
局部细节特征
注意力机制
非线性
卷积算法
强度预测方法
神经网络特征
特征提取网络
数据特征提取
规则格网
图像分类方法
辅助分类器
功能磁共振成像数据
动态功能脑网络
功能磁共振数据