文章标题：基于深度卷积神经网络的船舶识别方法研究

文章作者：赵亮, 王晓峰, 袁逸涛
关 键 字：深度卷积神经网络;船舶识别;边缘梯度方向直方图;支持向量机
文章摘要：为解决目前船舶识别率较低的问题，基于深度卷积神经网络算法，提出一种在深度卷积神经网络基础上的改进算法。利用卷积神经网络对船舶图片进行深度特征提取，结合 HOG 算法得到准确的边缘特征，结合HSV算法得到颜色特征，通过 SVM 分类器对船舶进行分类。算法主要包括 2 个阶段：训练阶段实现卷积神经网络的预训练，将得到特征归一化，PCA 降维，通过 HOG 算法得到边缘特征，最后训练 SVM 分类器；测试阶段则对算法的准确性进行核实。实验结果表明，该方法平均识别正确率达到 93.6%，可以很好地实现船舶识别。