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针对当前海上环境复杂、噪声干扰严重及船舶检测存在漏检和误检等问题,提出一种基于注意力机制的TCS-YOLO船舶检测系统。该算法使用K-Means++聚类算法确定目标样本的锚框以提高先验框与船舶目标的尺寸匹配度;在YOLOv7的Neck部分引入Transformer Block以捕获全局信息和丰富的上下文信息;在YOLOv7的Head部分添加CA注意力机制,有助于模型更准确地定位和识别感兴趣的对象。并在自制的船舶数据集上进行试验,结果表明,该算法的平均精度均值达到70.5%,相比原始的YOLOv7算法值提高了5.1%,能更准确地检测船舶,满足在复杂海上环境中进行船舶检测的需求。 相似文献
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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。 相似文献
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基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在现代海洋运输及海上军事业务中,对船舶目标的有效定位及跟踪是保证海洋运输安全的有效方法之一。现有的海上目标检测跟踪系统中,有基于雷达目标检测﹑水声目标检测及卫星遥感图像的目标检测方法。由于海上环境的复杂性及目标物的快速移动性,基于遥感图像的目标检测成为最重要的方法之一。本文分析现有船舶目标物的特征参数,提出船舶卫星遥感图像快速有效的船舶目标特征值提取算法,最后给出了基于此算法的数据库设计。 相似文献
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海面分布式传感器多信息融合技术 总被引:5,自引:5,他引:0
在海上军事指挥系统及其目标识别中,基于分布式的多传感器信息融合技术一直是海上作战体系中的重要研究课题。由于受海面环境噪声等因素影响,单个传感器对目标物数据的采集往往精度比较低甚至会出现误差。本文重点研究信息融合技术中的数据关联算法,提出一种联合概率数据关联算法,较好的克服了在海面噪声干扰及多径信道干扰条件下的多目标定位跟踪的精度。最后对算法进行实验仿真,通过分析得出此算法的有效性。 相似文献
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基于深度学习方法的海上舰船目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。 相似文献
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表面缺陷检测是产品质检的重要工序之一,现有边缘端视觉检测大多存在识别率低、模型结构复杂、部署困难、模型推理实时性差等问题。为此,本文以STM32H747微控制器为边缘设备,基于MobileNetV1-SSD轻量化模型,研究了一种融合CBAM注意力机制的表面缺陷视觉检测方法。首先,融合CBAM注意力机制,添加在最后一层的特征提取网络之后,使缺陷目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,模型在仅增加少量的参数量的基础上提升模型的检测准确率;其次,对CBAM-MobilenetV1-SSD模型进行预处理;最后,采用X-CUBE-AI工具包在STM32H747微控制器中实现了模型的移植和部署。通过对比实验表明,融合CBAM注意力机制的模型mAP达到83.75%,精度比原算法提高2.75%,参数量仅为1.67M,模型大小为622KB,且部署在边缘设备对软包锂电池表面缺陷检测精度有显著提升。 相似文献
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针对现有无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题,提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统(GPS)数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法,并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理,构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时,开展USV试验研究,验证整体融合方法。结果表明,目标原始数据预处理方法合理可靠,融合算法稳定可信,可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
为规范海上交通运行环境,AIS被广泛应用在船舶上,有效降低了船舶碰撞事故,规范了交通秩序,但是受到信道资源的限制,岸上基站与海上船舶之间的通信质量并不是很好,导致传输延迟和数据丢包现象严重。为此,针对基于免疫算法、蚁群算法、遗传算法的3种数据传输拥塞抑制方法性能不足的问题,提出一种新的基于EM算法的海上AIS网络数据传输拥塞抑制方法。该方法先是利用EM算法实现AIS网络传输拥塞检测,后在检测结果的基础上,利用免疫粒子群算法实现AIS网络数据传输拥塞抑制。结果表明,3种数据传输拥塞抑制方法相比,本文方法的AIS网络数据传输延迟缩短、传输丢包率降低,说明本方法的拥塞抑制性能更高,提高了海上AIS网络数据传输质量。 相似文献
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物联网感知技术在航运业中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在现代海上航运业务中,基于物联网的应用越来越多,如海上气象数据传输系统﹑海上雷达探测系统﹑目标物检测跟踪系统等。在这些业务中,核心的处理是对目标数据的采集及传输。海上无线通信的信道频谱较窄,如何在海上物联网体系中能对目标数据精确采集及有效传输事关整个应用业务的性能。本文着重研究海上物联网系统在感知层面的技术,利用分簇理论改进无线传感网络的路由技术,提出一种改进后的无线传感网络结构,最后对算法进行仿真。 相似文献