文章标题：基于改进卷积神经网络的舰船实时目标跟踪识别技术
文章作者：于国莉1,3, 桑金歌2, 李俊荣3关 键 字：卷积神经网络;舰船;实时目标;跟踪识别技术;时空上下文;相关滤波
文章摘要：研究基于改进卷积神经网络的舰船实时目标跟踪识别技术，满足复杂背景下舰船目标跟踪识别的高精度需求。利用时空上下文算法确定舰船图像中，舰船目标与周围区域的时空对应关系，依据对应关系构建舰船图像目标置信图，将置信图中具有最大似然概率的区域，作为舰船目标的初定位区域；利用卷积神经网络搜索初定位区域，通过卷积层和下采样层的运算，识别舰船目标的精确位置；依据舰船目标精确位置识别结果，选取相关滤波算法，设置相关图中最大响应值位置作为舰船目标最新位置，输出舰船目标实时跟踪结果。实验结果表明，该技术在云雾遮挡、弱光照等复杂背景下，均可以精准跟踪识别舰船目标，舰船目标跟踪识别的平均覆盖率高于95%。