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Resumo A inovação tecnológica para reidentificar embarcações marítimas desempenha um papel crucial tanto nas tecnologias de transporte inteligente quanto nas tarefas de observação pictórica necessárias para a reconhecimento marinho. As embarcações são vulneráveis a diferentes graduações de envolvimento no ambiente marinho, que é complicado e dinâmico em comparação com as condições em terra. Menores amostras de imagem, juntamente com considerável similaridade, são características dos navios de guerra como uma classe de embarcação, tornando mais desafiador recuperar as identidades dos navios de guerra no mar. Consequentemente, um framework de reidentificação com uma rede de alinhamento dinâmico convolucional (CoDA-Net) é proposto nesta pesquisa. Para ajudar a rede a entender os navios de guerra dentro do domínio desejado e aumentar sua capacidade de identificar navios de guerra, uma variedade de embarcações é utilizada como informação de origem. Simular e testar a vitória de embarcações de guerra no mar ajuda a aumentar a capacidade da rede de reconhecer a complexidade, para que os usuários possam lidar melhor com os efeitos de ambientes marítimos desafiadores. O impacto de vários tipos de embarcações como itens de transferência também é destacado. Os resultados da pesquisa demonstram que o algoritmo aprimorado aumenta a taxa de acerto total (Rank1) em aproximadamente 5,9%; também aumenta a precisão média (mAP) em aproximadamente 10,7% e o coeficiente de correlação em 0,997%.
Roy et al. (Sex,) estudaram essa questão.