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為了解決復雜海情環境下的不同種類和大小的艦船檢測問題，提出一種實時的深度學習的目標檢測算法。首先，提出了一種清晰圖片和模糊圖片（雨、霧等圖片）判別的方法；然后，在YOLO v2的深度學習框架的基礎上提出一種多尺度目標檢測算法；最后，針對遙感圖像艦船目標的特點，提出了一種改進的非極大值抑制和顯著性分割算法，對最終的檢測結果進一步優化。在復雜海情和氣象條件下的艦船目標公開比賽的數據集上，實驗結果表明，相比原始的YOLO v2，該方法的準確率提升了16%。
遙感圖像中的艦船檢測問題一直是圖像處理和模式識別領域的熱門課題，在軍用和民用領域都有廣闊的應用前景。由于光學遙感圖像容易受光照和云霧等影響，目前基于遙感圖像的艦船檢測主要圍繞著合成孔徑雷達（ Synthetic ApertureRadar，SAR）。展開。然而，光學圖像的細節特征豐富，隨著光學遙感衛星的分辨率不斷提高，在海域艦船小目標檢測、識別方面具有SAR圖像不能比擬的優勢，同時可以作為SAR圖像目標檢測的重要補充。
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