[发明专利]一种基于深度学习的船舷字符精准检测方法在审
| 申请号： | 202010500902.7 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111832556A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 董超;蒋俊杰;郑兵;黄志成;刘蔚;田联房;唐梓力 | 申请（专利权）人： | 国家海洋局南海调查技术中心（国家海洋局南海浮标中心）;华南理工大学;珠海云洲智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510300 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的船舷字符精准检测方法，包括：实时获取目标图像，将目标图像输入船舶检测分类模型，得到含有船舷字符的船舶图像；其中，船舶检测分类模型对输入的目标图像进行检测分类得到含有船舷字符的第一图像，以及对第一图像中的船舶进行定位得到第一图像中船舶的定位位置，并根据定位位置对第一图像进行截取处理，得到含有船舷字符的船舶图像；对船舶图像进行预处理，得到预处理图像；将预处理图像输入船舷字符识别模型，得到船舷字符信息；其中，船舷字符识别模型用于对输入的预处理图像进行字符文本识别并输出船舷字符信息；本发明技术方案实现对细小船舷字符的精准识别，提高船舷字符的识别准确度和检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船舷 字符 精准 检测 方法 | ||
【主权项】：
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