典型文献
基于深度孪生网络的船舶名称匹配方法
文献摘要：
船舶交通管理中,因船舶自动识别系统(AIS)设备未有效工作而导致的船舶身份无法识别将严重影响航行监管.由于存在船舶空载和满载时的外形差距较大,以及同一型号船舶外形相近等问题,因此直接利用船舶外形图像信息进行船舶身份识别难以实现.为了提高船舶身份识别的准确率,提出了一种基于深度孪生网络的船舶名称匹配方法.该方法将船舶外形图像匹配变换为船舶名称图像匹配,通过对船舶表面喷涂的名称标识进行图像特征匹配来确认船舶身份.试验结果表明,该方法可有效识别船舶名称,在匹配时间、准确度、召回率和精确度指标上均有提升.
文献关键词：
深度孪生网络;图像匹配;船舶识别
中图分类号：
作者姓名：
隋远;段然;朱德理
作者机构：
南京莱斯网信技术研究院有限公司 南京 210014
文献出处：
引用格式：
[1]隋远;段然;朱德理-.基于深度孪生网络的船舶名称匹配方法)[J].指挥信息系统与技术,2022(03):32-35,51
A类：
深度孪生网络,船舶身份
B类：
匹配方法,船舶交通管理,船舶自动识别系统,AIS,航行,空载,满载,形相,图像信息,行船,身份识别,难以实现,图像匹配,喷涂,图像特征匹配,匹配时间,召回率,船舶识别
AB值：
0.240653
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