[发明专利]一种基于孪生网络的船舶身份智能识别方法及系统在审
| 申请号： | 202011180822.4 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112232269A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 隋远;满青珊;沈昌力;韩晓宁;王君;朱德理;郑浩;白正 | 申请（专利权）人： | 南京莱斯网信技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210014 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生网络的船舶身份智能识别方法及系统，构造了一种基于深度卷积神经网络的孪生网络，制作了船舶船名图片样本数据集，并利用该数据集对该孪生网络进行训练，可对船舶船舷位置的船舶名称信息精准匹配识别，智能识别船舶身份信息。本发明能够基于船舶视频图像智能识别船舶身份，帮助水上监管人员更好地识别船舶的真实身份，获取船舶详细信息，相对于其他利用人工智能的方法，如船舶外形特征提取方法和基于光学字符识别方法，本发明所需的训练图片集清晰度要求不高，数量要求不多，更加容易获取，检测的准确性更高，且船舶识别范围可以方便扩展，具备应用于实际工程中的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 网络 船舶 身份 智能 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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