一种基于图像处理与深度学习的渔船船名识别方法及系统
申请号：CN202411942920
申请日期：2024-12-27
公开号：CN119964167A
公开日期：2025-05-09
类型：发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图像处理与深度学习的渔船船名识别方法及系统，包括以下步骤：S1.渔船图像采集；S2.图像预处理与增强以实现图像降噪、去模糊和亮度调节处理，并在处理后进行图像质量判断形成闭环优化；S3.自适应图像增强以实现光照补偿和图像动态增强；S4.船名区域检测与分割；S5.船名区域特征提取与优化；S6.识别结果反馈与优化；S7.字符识别与后处理；S8.校正与验证；S9.识别日志与报告生成；S10.结果展示与存储。本发明可有效提高渔船船名识别精度。
技术关键词
渔船
卷积循环神经网络
识别方法
图像处理
对比度
卷积神经网络模型
亮度
字符识别模型
光照补偿算法
区域特征提取
高维特征向量
图像增强模块
校正算法
船名识别
系统为您推荐了相关专利信息
人脸
图像处理模型
样本
身份
图像处理方法
PIV测量方法
谐波
高通滤波器
微气泡
成像
重识别方法
行人重识别模型
三维人体模型
图像
姿态特征
毛发
斑秃
实例分割
神经网络模型
图像
像素点
缺陷检测方法
检测汽车内饰件
邻域
深度值
