典型文献
基于深度学习的图像识别技术在渔船监管中的应用
文献摘要：
由于渔船吨位普遍偏小灵活性强、船型繁复多样,加之渔船监管技术及人力不足,致使违法渔船难以得到快速有效控制.针对违法渔船流动性大、隐蔽性强、取证难等特点,本文通过研究基于深度学习的图像识别技术,从而提高渔船身份识别及监管能力,形成足够的证据来实现对违法渔船的及时控制、有效监督及处罚,对提高我国渔船监管水平及渔业和谐发展具有重要意义.
文献关键词：
深度学习;图像识别;渔船监管;电子围栏
中图分类号：
作者姓名：
冯喜惠;李光正;王波;韩洋;王士鹏
作者机构：
山东交通学院航运学院;山东交通学院船舶与港口工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]冯喜惠;李光正;王波;韩洋;王士鹏-.基于深度学习的图像识别技术在渔船监管中的应用)[J].珠江水运,2022(23):19-22
A类：
渔船监管
B类：
图像识别技术,吨位,船型,繁复,监管技术,人力不足,快速有效,隐蔽性,取证难,船身,身份识别,监管能力,有效监督,处罚,监管水平,渔业,和谐发展,电子围栏
AB值：
0.337439
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
