针对水面环境复杂多变、远处小目标识别准确率低和目前目标检测算法实时性差的问题,分析以Darknet-53为主干网络的YOLOv3框架相较于其他算法的改进特点,提出一种基于YOLOv3的船舶实时监测识别方法,并在训练阶段对难识别样本进行精细训练。该方法增强了系统在不同情况下船舶分类检测与识别的准确率,提高了整个算法的鲁棒性。实验数据表明,最终在整个数据集上单类平均准确率最高可达到91.82%。本文方法可应用于船舶智能驾驶的辅助支撑系统。
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