轮廓强化与迁移学习提升内河船舰识别准确率至97.79%

本研究论文探讨了一种创新的船舰识别方法，名为"一种基于轮廓强化的迁移学习船舰识别系统"。随着内河运输需求的增长，确保水上交通安全变得至关重要。传统的手动监控已无法满足高效、精确的需求，因此，自动化的船舰识别系统显得尤为重要。该系统由智能桥墩设备和船舰识别服务器组成，服务器的核心技术包括轮廓强化和迁移学习。 轮廓强化方法在船舰识别过程中发挥关键作用，它能够增强智能桥墩设备传送的船舰影像中的轮廓特征，提高图像处理的精度。通过强化后的轮廓，系统能够更准确地捕捉船舰的形状和结构信息。而迁移学习则在此基础上进一步优化，利用预训练的残差网络模型，能够快速适应新的内河水路环境，无需从头开始训练，从而节省时间和计算资源。 实验结果表明，结合轮廓强化技术和残差网络的迁移学习模型，船舰识别系统的性能显著提升。具体来说，通过这种方法，识别正确率达到了令人满意的97.79%，这显示了该方法在实际应用中具有很高的识别效率和准确性。这对于确保内河水运的安全、预防超载事故以及提升运输管理的智能化水平具有重要意义。 本文的研究不仅关注技术层面，还提到了背景和现实需求。例如，随着中国内河运输量的逐年增长（如表1所示），特别是长江干线的货运量占据世界首位，对船舰识别技术的需求愈发迫切。超载问题的存在使得自动化识别系统成为亟待解决的问题，因为它能实时提供船舰类型、船号和载重等关键信息，有助于避免潜在的风险。 "一种基于轮廓强化的迁移学习船舰识别方法"是一项具有实际应用价值的研究，它将深度学习技术与特定领域的需求紧密结合，为内河水路运输安全提供了有力的解决方案。