[发明专利]基于自适应特征提取与解耦预测头的船舶目标检测方法有效
| 申请号： | 202210963170.4 | 申请日： | 2022-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN115272701B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 陈怀新;刘星;刘壁源 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 刘华平 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应特征提取与解耦预测头的船舶目标检测方法，包括：S1、构建指定范围内的船舶数据集；S2、利用YOLOv4的骨干网络CSPDarknet53‑DCN进行自适应特征提取操作，输出多层语义特征图；S3、利用具有两个并行分支的解耦预测结构的卷积神经网络，对输入的特征图进行计算，上分支输出船舶的类别，下分支输出目标的位置坐标和置信度；S4、设定分类损失、置信度损失、边框回归损失，并计算联合损失，然后在构建的船舶数据集上对YOLOv4网络进行训练，确定网络的参数，得到水上船舶检测模型；S5、将采集的船舶视频数据输入检测网络中，输出检测结果，并在原始图像上可视化检测框与船舶类别。本发明具有视频图像监视应用中船只检测精度高、时效性好的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 特征 提取 预测 船舶 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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