基于深度学习的客滚船危险品检测技术

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基于深度学习的客滚船危险品检测技术

DOI:: 10.19727/j.cnki.cbwzysc.2022.04.025

作者:: 解相志，刘彤，李诺舟

作者单位:: 大连海事大学航海学院，辽宁大连 116026

关键词:: 客滚船；危险品检测；神经网络

摘要:: 随着客滚船大型化发展，危险品查堵工作有了更大的挑战。应用深度学习的方法自建滚装车辆车厢扫描图像数据集并设计了图像分类模型代替人工检测滚装车辆车厢扫描图像中的潜在危险品，经过多轮次的训练迭代模型在检测任务上取得了非常高的准确率，论证了在实际应用场景中使用深度学习方法检测客滚船车载危险品的可行性。