基于信息熵和残差神经网络的多层次船只目标鉴别方法.pdf

【正文】 本文主要探讨了一种基于信息熵和残差神经网络的多层次船只目标鉴别方法，旨在解决海面船只检测过程中由于复杂环境导致的大量虚警问题。这种方法通过结合信息熵的理论和深度学习技术，提高了船只目标识别的准确性和效率。 文章介绍了信息熵在鉴别过程中的应用。信息熵作为一种衡量信息不确定性的度量，被用来分析船只和虚警图像切片之间的差异。基于这一理论，研究者提出使用信息熵阈值来筛选出船只候选区域中的大部分虚警。通过比较不同目标区域的信息熵，可以有效地去除那些信息熵较低，代表非船只目标的区域，从而初步降低虚警率。 文章提出了一种深度残差神经网络（Residual Neural Network, ResNet）模型，用于进一步确认船只目标。ResNet是深度学习领域的一个重要里程碑，其独特的残差结构使得模型能够更有效地训练更深的神经网络，从而提高图像分类的精度。在本研究中，研究人员设计了专门针对图像切片分类的ResNet模型，并采用了迁移学习策略中的“微调”方法。迁移学习利用预训练的大型数据集（如ImageNet）对模型进行初始化，然后针对特定任务进行微调，这样可以快速适应新的数据集并提高模型的泛化能力。通过这种方式，模型能够自动对船只和虚警进行分类，显著提升了鉴别效果。 实验结果显示，结合信息熵和残差神经网络的鉴别方法在剔除岛屿、云层、海杂波等虚警方面表现优秀，实现了船只目标的有效识别。该方法不仅取得了良好的鉴别效果，而且具有操作简单、高效的特点，后续处理无需进行复杂的鉴别工作，降低了整个系统的复杂性和工作量。 该研究结合了信息论的原理和深度学习的先进技术，为船只目标的自动鉴别提供了新的解决方案。这种多层次的方法通过信息熵的初步筛选和深度学习的精细识别，大大提高了虚警剔除的准确性，对于海面监测和船只目标检测领域具有重要的实践意义。未来的研究可能进一步优化信息熵的计算方法，探索更高效的神经网络结构，以及将该方法拓展到其他领域，例如航空航天或陆地物体的检测。