%0 Journal Article
%T 基于深度学习的复杂气象条件下海上船只检测
%A 丁胜
%A 方国康
%A 邓春华
%A 龚锐
%J 计算机应用
%D 2018
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040933
%X 摘要 为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题，提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先，提出了一种清晰图片和模糊图片（雨、雾等图片）判别的方法；然后，在YOLO v2的深度学习框架的基础上提出一种多尺度目标检测算法；最后，针对遥感图像舰船目标的特点，提出了一种改进的非极大值抑制和显著性分割算法，对最终的检测结果进一步优化。在复杂海情和气象条件下的舰船目标公开比赛的数据集上，实验结果表明，相比原始的YOLO v2，该方法的准确率提升了16%
%K YOLO v2
%K 目标检测
%K 多尺度目标检测
%K 显著性分割
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract22759.shtml