面向智能船舶的水面小目标检测算法

梁月翔; 冯辉; 徐海祥

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面向智能船舶的水面小目标检测算法

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针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通过多尺度语义信息融合提升对小目标的检测性能.最后,为了解决目标检测的定位问题,在smooth L1损失函数的基础上设计了一种大梯度定位损失函数.通过与传统的Faster R-CNN目标检测算法在船舶数据库上进行仿真对比,验证了所提算法在解决水面小目标检测问题上的有效性.

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来源
《大连理工大学学报》 |2021年第3期|255-264|共10页
作者
梁月翔; 冯辉; 徐海祥;
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作者单位

武汉理工大学交通学院湖北武汉 430070;

武汉理工大学交通学院湖北武汉 430070;

武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉 430070;

武汉理工大学交通学院湖北武汉 430070;

武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉 430070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类新技术在航海上的应用;
关键词
智能船舶; 目标检测; 卷积神经网络;

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