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基于船舶的特征库构建与重识别

发布时间: 2023-10-22
来源: 科技服务团
截止日期:2023-12-31

价格 双方协商

地区： 北京市 市辖区 海淀区

需求方： 中关***合会

行业领域

电子信息技术

需求背景

船舶重新识别系统必须确定不同的图像是否代表同一艘船。 准确的船舶重新识别改进了船舶交通服务系统中的陆上闭路电视监控以及对周围船舶的船上监视。 但是，由于船舶是刚体且海洋环境恶劣，因此在海上对船舶进行准确的重新识别非常困难。 该需求需要一种船舶重新识别框架，基于全局和局部融合的多视图特征学习，基于全局和细粒度局部特征的组合，利用船舶的内在特征来优化多视图表示学习以进行重新识别。

需解决的主要技术难题

传统目标检测方法通过人工设计的尺度不变、方向梯度直方图等特征来判别滑动窗口, 人工设计的特征对于输入的多样性变化没有较强鲁棒性, 难以应用于复杂的海洋环境感知任务. 近年来, 随着中央处理器(CPU)、图形处理单元(GPU)等计算机硬件的快速发展, 计算机的计算能力得到了极大提高. 此外, PyTorch等深度学习软件框架使得基于神经网络的目标检测算法逐渐普及, 并广泛应用于各种实际工程项目中. 与传统的目标检测算法相比, 基于深度学习的目标检测算法能够自动提取输入图像中具有鉴别性和鲁棒性的特征, 检测速度更快, 检测结果更准确。

期望实现的主要技术目标

1.构建船舶的特征库，并基于深度学习模型进行特征匹配

2.实现丢失舰船目标的重识别。 

3.船舶重识别精确率>90%，召回率>90%。 

处理进度

  1. 提交需求
    2023-10-22 16:23:06
  2. 确认需求
    2023-11-28 13:21:24
  3. 需求服务
    2023-11-28 13:21:24
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”北京科技服务团