论文摘要
针对传统目标检测算法在内河水运环境受外界条件影响过大的问题,本文提出了基于单次多框检测器的内河船舶目标检测方法。单次多框检测器模型基于卷积神经网络,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,使图像可以直接作为网络的输入,避免了由于波浪、树叶晃动等外界因素产生的误检。同时,对于内河船舶样本不足的问题,应用样本增强和迁徙学习的方法训练船舶目标检测的网络模型,有效缓解了训练过程中的过拟合现象,取得了较好的检测效果。经内河不同地区的多组船舶视频检测表明:此方法具有更好的鲁棒性和更低的误检率,船舶的识别率均超过了90%,比传统的背景建模算法提高16%以上。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王言鹏,杨飏,姚远
关键词: 目标检测,背景建模,内河,卷积神经网络,单次多框检测器,样本增强
来源: 哈尔滨工程大学学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 船舶工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 大连理工大学船舶工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51261120376)
分类号: TP391.41;TP183;U665.2
页码: 1258-1262
总页数: 5
文件大小: 285K
下载量: 508
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