一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111476925.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114140680A 公開（公告）日 2022-03-04
申請(qǐng)公布號(hào) CN114140680A 申請(qǐng)公布日 2022-03-04
分類號(hào) G06V20/00（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 林麗真;彭鷺斌;江文濤;林育良 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 羅普特科技集團(tuán)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廈門福貝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 郭涵煒
地址 361000福建省廈門市思明區(qū)軟件園二期望海路59號(hào)102單元
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多張圖片作為原始圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行邊框和類別標(biāo)注；對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，新生成的圖片與采集圖片作為訓(xùn)練圖片；特征提取網(wǎng)絡(luò)Darknet53中部分卷積處理層修改為Inception模塊和ResNet模塊，利用修改后的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取訓(xùn)練圖片的特征圖；將特征圖送入多尺度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，在特征圖上生成不同尺度、不同寬高比的預(yù)測(cè)框擬合圖片中的待測(cè)目標(biāo)，多尺度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括有至少四個(gè)檢測(cè)尺度；采用NMS對(duì)預(yù)測(cè)框進(jìn)行多余預(yù)測(cè)框剔除得到待測(cè)目標(biāo)的唯一標(biāo)識(shí)框；對(duì)修改后的特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及NMS的整個(gè)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，最終輸出整個(gè)模型。有效提高對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)率、減少漏檢現(xiàn)象。