船舶牌照检测模型

提出面向船舶身份识别的牌照检测网络YOLO-SSA，在自建大规模数据集上性能优于现有检测方法。

张友梅 · Junyu, Chen · 宋然 · Liu, Yonghuai · Behera, Ardhendu · Zhang, Mingxin · 张威

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

参数信息

数据集船舶身份数量

1,472

数据集图像数量

88,862

技术优势

首个船舶牌照数据集

构建了首个大规模船舶牌照检测与识别数据集，包含1,472个船舶身份和88,862张图像，为船舶身份识别提供了数据基础。

检测性能更优

提出的YOLO-SSA通过增强船舶和牌照所在位置的特征，在SLPDR数据集上取得优于典型检测方法的检测性能。

应用场景

• 智慧海事管理：通过船舶身份识别实现港口智能调度与监控，提升管理效率。
• 船舶监测：自动识别船舶牌照，实现对船舶身份的实时监测与追踪。
• 泊位管理：通过识别船舶牌照自动确认船舶身份，辅助泊位分配与管理。
• 智能交通系统：为智能交通系统提供船舶身份识别模块，完善水路交通智能感知能力。