[发明专利]一种港口目标动态检测的方法及终端

权利要求书

1.一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取港口标记图像集合中的港口标记图像，通过主干网络获取所述港口标记图像对应的不同尺度的第一特征图形成第一特征图集合；

S2、根据所述尺度识别所述第一特征图集合中的待测目标的待测目标类型，并计算所述待测目标的预测框，根据预设大小的识别检验框及所述预测框在所述港口标记图像中标记所述待测目标；

S3、获取港口标记图像中所述待测目标的标记框，获取所述标记框与所述预测框的第一差值，返回执行S1直至遍历完所述港口标记图像集合；

S4、重复S1至S3直至所述第一差值小于阈值，得到训练完成的目标识别网络。

2.根据权利要求1所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述S1之前包括：

获取港口标记图像集合，所述港口标记图像集合包括多张港口标记图像；

从所述港口标记图像集合中随机抽取预设数量的所述港口标记图像进行缩放、裁剪、排布、旋转、平移及颜色扰动中至少一种的操作后，拼接预设数量的所述港口标记图像得到扩展港口标记图像；

将所述扩展港口标记图像加入标记图像集合作为港口标记图像。

3.根据权利要求1所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述S1及所述S2之间还包括：

将所述第一特征图集合通过特征金字塔融合网络进行上采样，得到第二特征图集合；

将所述第二特征图集合通过路径聚合网络进行张量合并，得到第三特征图集合；

所述S2中所述根据所述尺度识别所述第一特征图集合中的待测目标的待测目标类型具体为：

根据所述尺度识别所述第三特征图集合中的待测目标的待测目标类型。

4.根据权利要求1所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，S2中所述识别检验框的预设大小包括多个不同尺度；

所述S2中所述根据预设大小的识别检验框及所述预测框在所述港口标记图像中标记所述待测目标具体为：

计算所述预测框与所述识别检验框的交集面积与并集面积的比值；

判断所述比值是否大于预设阈值，若是，则将所述预测框对应的多个识别检验框都加入预测框回归计算模型得到标记结果，否则，选取所述比值最大的所述识别检验框加入所述预测框回归计算模型得到标记结果，返回执行S1直至遍历完所述港口标记图像集合。

5.根据权利要求4所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述预测框回归计算模型的损失函数公式为：

其中，IoU表示所述预测框与所述识别检验框的交集面积与并集面积的比值，Distance_C表示所述预测框与所述识别检验框的中心距离，Distance_D表示所述预测框与所述识别检验框构成的图形做最小外接矩形，所述最小外接矩形对角线的距离，v为预设参数。

6.根据权利要求5所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，还包括获取初始学习率，使用指数函数将所述预测框回归计算模型中的当前学习率从0以预设增幅增加到所述初始学习率。

7.根据权利要求1所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述S2之前还包括：

预设初始检验框；

获取港口标记图像中所述待测目标的标记框，根据所述标记框的大小调整所述初始检验框的大小，得到预设大小的识别检验框。

8.根据权利要求1所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述S1具体为：

获取标记图像集合中的标记图像，通过CSPDarknet53模块获取所述港口标记图像对应的不同尺度的第一特征图；

所述CSPDarknet53模块的卷积核大小为3×3，步长为2。

9.根据权利要求8所述的一种港口目标动态检测的方法，其特征在于，所述S4之后还包括：

获取待测图像集合，所述待检测图像集合中包括多张待检测图像，根据所述目标识别网络在所述待检测图像中标记待测目标。

10.一种港口目标动态检测的终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9中任一所述的一种港口目标动态检测的方法中的各个步骤。