【摘 要】
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对于无人水陆两栖车而言,交通场景下的陆上目标以及水上目标检测是其重要的组成部分,是实现水陆两栖车自主驾驶的关键技术。目前基于深度学习应用比较广泛的目标检测算法可以
【机 构】
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驻天津地区军代室; 天津航海仪器研究所;
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对于无人水陆两栖车而言,交通场景下的陆上目标以及水上目标检测是其重要的组成部分,是实现水陆两栖车自主驾驶的关键技术。目前基于深度学习应用比较广泛的目标检测算法可以分为两类:第一类是双步目标检测算法,如Fast R-CNN,Faster R-CNN,Mask R-CNN等,这些算法都是将目标检测分为两个解算,首先使用区域候选网络来提取候选目标信息,然后再经过检测网络完成对候选目标的位置和类别的预测和识别;第二类是单步目标检测算法,如SSD,YOLO,YOLO9000,YOLO V3等,此类算法不需要使用RPN,直接通过网络来产生目标的位置和类别信息,是一种端对端的目标检测算法。因此,单步目标检测算法在保证检测精度的情况下具有更快的检测速度,进而实现高准确率的实时检测效果。本文的工作是,基于无人水陆两栖车的项目背景,构建了windows系统下基于yolo的目标检测系统,完成了批量相关车辆及船的图像检测工作。在此基础上搭建了一套智能目标识别系统,实测表明该系统有效可行。
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