基于大數(shù)據(jù)分析的港口停泊船舶識(shí)別方法

摘要： 針對(duì)港口圖像背景復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大，影響船舶識(shí)別效率的問(wèn)題，提出基于大數(shù)據(jù)分析的港口停泊船舶識(shí)別方法。選取Hadoop云計(jì)算框架，利用分布式處理方法，并行處理海量港口數(shù)據(jù)。Hadoop利用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，運(yùn)行Top-hat分水嶺分割方法，該方法利用港口圖像的局部極小值確定分水嶺位置，計(jì)算分水嶺位置的梯度函數(shù)，依據(jù)設(shè)置的閾值分割港口圖像。將分割后的圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，卷積神經(jīng)網(wǎng)...