基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法

刘硕; 葛愿; 李媛媛; 胡俊祥; 叶刚

doi:10.13873/J.1000-9787(2021)02-0120-04

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基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法
- Recognition algorithm of unmanned ship at sea based on improved SSD
- 传感器与微系统 2021年第2期页码：120-123
- 作者机构：
  
  1. 安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
  2. 安徽工程大学电气工程学院
  3. 北京优世达科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61572032)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)02-0120-04
  中图分类号： U664.82;U665.26;TP391.41
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
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刘硕, 葛愿, 李媛媛, 等. 基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法[J]. 传感器与微系统, 2021,(2):120-123.

LIU Shuo, GE Yuan, LI Yuanyuan, et al. Recognition algorithm of unmanned ship at sea based on improved SSD[J]. 2021, (2): 120-123.
刘硕, 葛愿, 李媛媛, 等. 基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法[J]. 传感器与微系统, 2021,(2):120-123. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)02-0120-04.

LIU Shuo, GE Yuan, LI Yuanyuan, et al. Recognition algorithm of unmanned ship at sea based on improved SSD[J]. 2021, (2): 120-123. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)02-0120-04.

摘要

针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确

以及识别精度偏低的问题

提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进

使得SSD每个卷积层的参数比较均衡

降低模型对局部特征的敏感性

从而提高船舶识别的置信度。实验结果表明:所提方法具有较好的海上船舶识别效果

并且基于改进SSD训练出的模型具有更好的泛化能力。

Abstract

Aiming at the problem of inaccurate ship recognition and low recognition precision in the images acquired by vision system of unmanned ship navigating at sea

an unmanned ship recognition method based on improved single shot multibox detector（ SSD） is proposed. This method improves the traditional SSD network by adding L2 regularization to the seventh layer

which makes the parameters of each convolution layer of SSD more balanced

reduces the sensitivity of the model to local features

and improves the confidence of ship recognition.The experimental results show that the method has better recognition effect and the model based on improved SSD training has better generalization ability.

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