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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍網(wǎng)絡(luò)空間部隊信息工程大學(xué)申請的專利基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113920481B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111275553.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法及系統(tǒng)是由張靜;李磊;王哲;可珂;莫有權(quán);王曉梅;周明康設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法及系統(tǒng)；該方法包括：首先，將從航跡數(shù)據(jù)中挖掘得到的速度、航向和加速度等特征映射到RGB色彩空間，轉(zhuǎn)換為航跡特征圖像數(shù)據(jù)；然后，對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet及其ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重進行遷移，并使用之前生成的航跡特征圖像數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；最后得到船舶類型識別模型，實現(xiàn)船舶分類識別。本發(fā)明在識別準(zhǔn)確率和速度上具有明顯優(yōu)勢，可有效應(yīng)用于船舶目標(biāo)的分類識別。

本發(fā)明授權(quán)基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于航跡特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet遷移訓(xùn)練的船舶分類識別方法，其特征在于，包括：步驟1：針對已標(biāo)注船型的航跡數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括刪除整條異常航跡數(shù)據(jù)并對篩選后的航跡數(shù)據(jù)進行等時間間隔采樣；步驟2：挖掘提取航跡數(shù)據(jù)中船舶目標(biāo)航跡點的速度變化率、航向變化率和加速度變化率作為狀態(tài)屬性向量，分別映射到RGB色彩空間中的R、G、B三個分量；步驟3：提取運動目標(biāo)的經(jīng)度和緯度作為位置屬性并投影到對應(yīng)的航跡網(wǎng)格點，同時合成步驟2中映射到RGB色彩空間中的R、G、B三個分量，通過各個航跡網(wǎng)格點的色彩變化來表示狀態(tài)屬性的變化，遍歷航跡數(shù)據(jù)不同色彩的航跡網(wǎng)格點形成完整的航跡特征圖像，從而實現(xiàn)航跡數(shù)據(jù)到航跡特征圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；步驟4：對于轉(zhuǎn)換得到的航跡特征圖像數(shù)據(jù)，采用遷移預(yù)訓(xùn)練權(quán)重的方法，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet訓(xùn)練船舶分類識別模型，通過訓(xùn)練好的模型識別由實時航跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換得到的航跡特征圖像數(shù)據(jù)，輸出船舶類型，實現(xiàn)對船舶的分類識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍網(wǎng)絡(luò)空間部隊信息工程大學(xué)，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新區(qū)科學(xué)大道62號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。