面向船舶智能航行的多尺度目标检测算法

作     者：徐海祥 龙泽升 冯辉 XU Haixiang;LONG Zesheng;FENG Hu

作者机构：武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉430064 武汉理工大学交通学院湖北武汉430064 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51879210,51979210) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019Ⅲ040,2019III132CG) 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2021年第49卷第5期

页      码：50-55页

摘      要：针对船舶智能航行场景复杂以及获取的图像信息中障碍物尺度变化较大的问题,提出一种基于YOLO (you only look once)算法的多尺度目标检测算法.首先设计了一种自适应特征融合模块,使得用于检测的特征图具有各尺度的强语义信息;然后设计了新的损失函数,以缓解样本分布不均匀问题,优化训练过程;最后通过水面图像仿真实验表明:该算法在多尺度检测上优势明显,既提高了目标检测精度,尤其是小目标的精度提升了34%左右,又未明显增加推理时间和参数量,具有高实时性.

主 题 词：智能航行 目标检测 卷积神经网络 特征融合 样本分布 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 081105[081105] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13245/j.hust.210509

馆 藏 号：203103208...