基于深度学习的海上目标快速检测方法

在智能海洋船艇自主导航和避障过程中,对周边环境的感知能力非常重要。本文针对智能船艇对环境感知的速度和精度需求,提出了基于深度学习的海上目标快速检测方法,并构建了以船舶、浮标和岛屿为检测目标的海上目标数据集。本方法通过提取目标图像不同尺度特征语义信息,应用多框检测器实现对目标的分类和定位,采用非极大值抑制算法筛选最优结果,实现了海上目标快速高精度检测。实验结果表明,本方法在自建数据集上取得了83.3%的识别正确率,单帧耗时9.8ms, 在相同实验条件下,正确率和单帧耗时均优于现有同类快速目标检测方法,证明了该方法可以满足智能船艇对环境感知的速度和精度需求。