[发明专利]一种基于深度学习的海上小目标检测方法在审
| 申请号： | 202310399524.1 | 申请日： | 2023-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN116310997A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 尹勇;邵泽远;吕红光 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学;大连海大智龙科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 | 代理人： | 陈义华;王丹 |
| 地址： | 116000 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的海上小目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集实际海域的视频图像，并对视频图像进行分帧处理得到含有目标特征的图片数据集；步骤S2：对图片数据集进行标注获取特征图片测试集与特征图片训练集；步骤S3：基于YOLOv5的网络框架，构造加入注意力机制模块SCAM++与增强型双向特征融合结构PANet的YOLO‑sea网络模型；步骤S4：采用DIoU作为YOLO‑sea的损失函数，利用图片训练集对YOLO‑sea网络模型进行训练，获取YOLO‑sea优化模型；步骤S5：采用YOLO‑sea优化模型对图片测试集进行目标检测。解决了海天线附近的极小目标集中在一起，且受到海岸、浪花的干扰，海上小目标检测精度低以及实时性差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海上 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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