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基于深度学习的船舶设备信息智能化识别技术
文献摘要：
针对船舶设备信息识别问题,提出采用基于深度学习的方法识别船舶设备种类信息.根据船舶设备特点进行图像预处理和图像样本标记,建立卷积神经网络.经训练得到可用于船舶设备信息识别的模型.对模型进行评估,调整网络结构和训练参数,得到准确率达到期望值的船舶设备信息识别模型.经预测和优化得到基于深度学习的船舶设备信息智能化识别模型,可实现船舶设备仓储管理智能化,在较大程度上提升管理效率.
文献关键词：
船舶设备;信息识别;深度学习;卷积神经网络模型
中图分类号：
作者姓名：
王冬梅;王良;孙文然;祁超;沈建龙
作者机构：
上海船舶工艺研究所,上海 200032;广州文冲船舶修造有限公司,广东广州511462;招商局重工(江苏)有限公司,江苏南通226116
文献出处：
引用格式：
[1]王冬梅;王良;孙文然;祁超;沈建龙-.基于深度学习的船舶设备信息智能化识别技术)[J].造船技术,2022(04):76-79
A类：
B类：
船舶设备,设备信息,信息智能化,智能化识别,信息识别,方法识别,设备特点,图像预处理,和图像,像样,立卷,经训,练得,到期,期望值,识别模型,仓储管理,管理智能化,提升管理,管理效率,卷积神经网络模型
AB值：
0.308104
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