基于更快区域卷积神经网络的多视角船舶识别

针对在复杂海洋环境下采集船舶多视角图像难度大、不同视角下船舶外观差异显著的问题,本文以自制的不同类型的多艘船舶的多视角图像为数据集训练更快区域卷积神经网络模型,利用平均F₁分数、平均精度和平均误检率作为评价指标评估更快区域卷积神经网络模型对不同视角船舶的识别性能,并通过识别不同船舶的F₁分数和误检率分析更快区域卷积神经网络对不同质量、背景图像的识别能力。实验结果表明,更快区域卷积神经网络识别多角度船舶的平均F₁分数为0.696 9,平均精度为92.88%,平均误检率为8.34%,即更快区域卷积神经网络对多视角船舶有较高的识别能力,但对于有雾或昏暗环境下的低像素图像识别能力明显下降。