技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于卷积神经网络图片特征提取的船舶类型识别方法，包括以下步骤：1)采集大量未分类的水上运行船舶图片进行图像预处理，处理后的图片作为卷积神经网络稀疏自编码训练数据集进行训练以获得船舶类型特征提取卷积神经网络；2)从水上运行船舶图片中提取训练集并对各张船舶图片标记类别，再将其输入到训练后的卷积神经网络中提取出各图片中的图片特征作为Softmax分类器的训练数据集进行训练；3)将需要识别的船舶图片输入到卷积神经网络中提取出各图片中的船舶特征，将船舶特征输入到经过训练的Softmax分类器中进行分类输出该船舶所对应船舶类型。本发明能够适应不断变化的环境和不确定的输入数据，快速并准确识别出船舶类型。
技术研发人员：黄靖;周高景;姜文
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：2017.04.28
技术公布日：2017.09.08