技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度卷积网络的可见光舰船虚警剔除方法，该方法具体为：首先，结合传统特征提取技术与K‑means聚类技术将样本进行分类；其次，以ImageNet大数据集上训练过的VGG19网络作为基网络对样本进行迁移学习训练；然后，选择合适网络参数构成识别网络对所有样本进行类型判定，得到判定概率，以“0.85以上”、“0.75～0.85”和“0.75以下”三个概率区间将每类样本细分成3小类，并将判定错误的切片加入到“0.75以下”小类；对每小类样本进行数据增广；最后，冻结VGG19网络卷积层，对细分样本进行微调训练，选择最佳网络参数得到最终识别网络。本发明提供的一种基于深度卷积网络的可见光舰船虚警剔除方法，该方法能有效解决舰船检测中虚警率特别高的问题。
技术研发人员：曾大治;梁小伟;常佳佳;董安冉
受保护的技术使用者：北京理工雷科电子信息技术有限公司
技术研发日：2018.01.30
技术公布日：2018.08.14