【摘 要】
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针对背景建模等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(SSD)的内河船舶目标检测方法。SSD模型基于卷积神经网络,使用全图各
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51261120376)
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针对背景建模等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(SSD)的内河船舶目标检测方法。SSD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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