Resumen

En respuesta a los problemas de escasez de muestras anotadas y baja calidad de las características fusionadas en la clasificación de buques marítimos de doble banda visible e infrarroja, este artículo aprovecha las características jerárquicas de las redes neuronales convolucionales profundas para proponer un método de clasificación de buques marítimos de doble banda basado en la fusión de características convolucionales multicapa. En primer lugar, el modelo VGGNet preentrenado en el conjunto de datos ImageNet se ajusta para captar la información semántica del conjunto de datos específico de buques de doble banda. En segundo lugar, los modelos VGGNet preentrenados y ajustados se utilizan para extraer características convolucionales de nivel bajo, medio y alto de cada imagen de banda, y se explotan varias redes neuronales recursivas mejoradas con pesos aleatorios para reducir la dimensión de las características y aprender su representación. En tercer lugar, para mejorar la calidad de la fusión de características, se concatenan las características convolucionales multinivel y multicapa de las imágenes de doble banda para fusionar la información jerárquica y la información espectral. Por último, el vector de características fusionado se introduce en una máquina de vectores de soporte lineal para el reconocimiento de categorías de buques marítimos de doble banda. Los resultados experimentales sobre el conjunto de datos público de buques marítimos de doble banda muestran que la fusión de características de convolución multicapa supera a la de convolución de una sola capa en un 2% de precisión media de clasificación por clase para la imagen de banda única, las imágenes de doble banda obtienen mejores resultados que las de banda única en un 2,3% aproximadamente, y el método propuesto alcanza la mejor precisión del 89,4%, que es superior al método de vanguardia en un 1,2%.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:imagen de banda, nivel, imágenes de banda, clasificación de buques marítimos de banda, método de clasificación de buques marítimos de banda, conjunto de datos de buques marítimos de banda, red neuronal convolucional profunda, redes neuronales recursivas mejoradas, máquina de vectores de soporte lineal, reconocimiento de categorías de buques marítimos
• Keywords:band image, level, band images, band maritime ship classification, band maritime ship classification method, band maritime ship dataset, deep convolutional neural network, improved recursive neural networks, linear support vector machine, maritime ship category recognition