基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法
针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。
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