公开(公告)号：CN117095296A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311149193.2

申请日：2023-09-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨东梅 ,  李泽 ,  娄云龙 ,  张祺 ,  陈瞰君 ,  王兴梅 ,  张越 ,  张万松 ,  陈松涛

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于复合卷积神经网络的船舶舱室浸水识别方法，属于船舶浸水识别技术领域。包括以下步骤：S1、获取船舶舱室浸水图片数据，并对所述图片数据进行预处理，得到图像数据集；S2、构建复合神经网络，并基于所述图像数据集对所述复合神经网络进行训练，基于训练后的所述复合神经网络对船舶舱室图像进行进水识别，得出识别结果。本发明使用复合卷积神经网络的方法进行船舶舱室浸水识别，可以提高识别精度，增加决策者应对突发浸水事件的能力，极大程度上节省人力、防止工作人员工作疏漏导致错过堵漏救援第一时间。