面向水面无人艇的目标检测与船舶分类系统研究
搭载视觉智能感知系统的水面无人艇能够对水上目标有效识别,其在水面勘探、自主搜救等领域有着广泛的应用;对水上目标和船舶的检测方法进行研究,其主要工作包括:第一,构建水面无人艇的数据采集和边缘计算平台;第二,构建水上目标数据集,总计图片 3437张,28个类别,其中 8个类别为船舶分类;第三,分别训练水上目标检测和船舶检测的YOLOv5L网络并进行测试,并将网络部署到边缘计算平台,水上目标检测网络mAP为 78.23%,船只分类网络mAP为 85.16%;第四,基于检测框匹配的方式实现水上目标检测网络和船只分类网络的级联工作,级联网络mAP达到 78.58%;第五,引入ASPP-pool模块,并训练改进后的网络,水上目标检测网络mAP提高 1.06%,级联网络mAP提高0.76%.
水面无人艇、水上目标和船舶检测、YOLOv5L、网络级联、网络部署、ASPP-pool
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TP302.1;TB9(计算技术、计算机技术)
湖南省自然科学基金重大项目;湖南省重点研发计划;珠海云洲智能科技有限公司委托课题
2023-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
114-121
