船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质，采用人工智能中的迁移学习方法，结合图像目标识别技术，发明专利技术了一种基于迁移学习的船只目标识别范式方法，以实现具体应用场景的船只目标识别迁移学习方法的自动评估和集成范式，形成迁移学习的诊断和选优能力并提升模型识别精度。迁移模型质量评价能力矩阵呈现了不同迁移模型与船只样本工况域之间的关联关系，通过三种维度：迁移学习方法、船只工况、性能指标，构建迁移方法能力评估矩阵，为模型差异比较提供参考依据；通过能力矩阵多维度的指标体系，可以科学评价基模型域迁移能力和指导基模型的特征加权。本发明专利技术提升了目标识别准确率。明提升了目标识别准确率。明提升了目标识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质


[0001]本专利技术涉及船只目标识别技术，特别是一种船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质。

技术介绍

[0002]在全球化程度日益加深的今天，海洋更是世界各国经济文化交流的重要纽带。船舶作为人类开发海洋、利用海洋的工具，发挥着不可替代的作用。舰船目标主要包括民用船舶和军用舰艇。舰船目标识别是现代海上智能监控系统的重要组成部分，快速准确地识别各类舰船目标对监视海运交通、维护海洋权益、提高海防预警能力等方面有着重要的意义；在现代化战争中，舰船目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察识别等军事领域都有广泛的应用。因此，舰船目标识别一直以来都是研究的重点，是一个国家海洋装备现代化发展的重要方向之一。
[0003]目前目标识别主要集中在针对图像的目标识别，其方法是通过已学习到的图像知识信息与当前面临未知图像数据进行比较，从而推导出未知图像的类型。目标识别的基础是对于图像或场景中各个目标的相关特征、目标之间的关系的描述，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。近些年来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船只目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将船只工况数据域划分为不同工况维度的源域D
s
和目标域D
t
；所述数据域包括船只在白天工况、夜间工况、雨天工况、远距工况、近距工况、以及角度工况下的图像数据；S2、将所述源域D
s
随机划分为训练集和验证集，利用训练集训练多个基模型，得到各个基模型权重参数，加入部分目标域D
t
数据微调基模型权重参数，得到各个基模型的迁移权重参数W
tr
；S3、各基模型加载对应的迁移权重参数W
tr
，得到多个迁移基模型，所述迁移基模型即一级分类器Classifier
base
；S4、利用所述源域D
s
中的验证集分别训练各个一级分类器Classifier
base
，利用训练后的一级分类器提取所述训练集的特征；S5、归一化各迁移基模型的性能表现值，利用归一化后的性能表现值对步骤S4得到的特征进行加权；S6、将加权后的特征构成的集合作为二级分类器的输入，训练所述二级分类器，得到集成模型。2.根据权利要求1所述的船只目标识别方法，其特征在于，步骤S6之后，还包括：将船只工况数据域输入所述集成模型，得到识别的目标船只。3.根据权利要求1所述的船只目标识别方法，其特征在于，步骤S5的具体实现...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建军，王磊，胡志刚，郑浩，张健，郑美光，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：