基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统

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基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统
申请号:CN202510475862
申请日期:2025-04-16
公开号:CN120372543B
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及航海船舶识别领域,尤其涉及一种基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统,获取船舶的多模态数据,其中多模态数据包括可见光图像数据、激光雷达点云数据及船舶身份信息;根据可见光图像数据,提取船舶的视觉特征;对激光雷达点云数据进行动态空间校准;根据校准的结果,提取船舶三维结构特征;将视觉特征、三维结构特征及船舶身份信息进行融合,并输入预设的验证模型中,通过验证模型输出验证的结果,其中验证的结果包括正常船舶和异常船舶。不同类型的数据提供了对船舶的多维度理解,增强了船舶识别的精度和鲁棒性。
技术关键词
三维结构特征 船舶 激光雷达点云数据 视觉特征 轨迹参数 可见光图像 计算机视觉 多模态 验证方法 身份 运动补偿 校准 自动标记 动态 验证系统 模式识别
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