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摘要
针对大型船舶水尺人力检测中，受船舶停靠位置、恶劣天气的干扰、人的主观经验、水线模糊等因素影响，导致检测数值偏差的问题，提出了一种基于图像语义分割的船舶水线检测方法。上述方法研究了船舶图像语义分割方法，采用Deeplab模型架构将图像分割为水体区域和船体区域，再利用边缘检测算子精确定位水线位置，将深度学习与传统的边缘检测相结合应用。在一万多张船舶图像的数据集上进行了试验验证，结果表明检测准确率由人力检测的80%左右，提升到90%左右；采用视频图像即可检测，检测方法简单、检测速度大幅提高。
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单位北京城市学院
