公开(公告)号：CN119580080A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411664674.1

申请日：2024-11-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 秦肯 ,  孙小程 ,  王佳琦 ,  刘迪 ,  张维石 ,  王非 ,  周景春

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于改进YOLOv7的目标检测方法，包括以下步骤：获取水下声学图像；对水下声学图像进行数据增强，得到增强后的水下声学图像；将增强后的水下声学图像数据集划分为训练集和测试集；构建基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型；基于训练集对基于改进YOLOv7的声纳图像目标识别模型进行训练，得到最优目标检测模型；将测试集输入所述最优目标检测模型中，实现对声纳图像的水下目标检测。本发明通过对YOLOv7模型进行改进，在主干提取网络引入注意力机制，提高模型对声纳图像复杂背景的抗干扰能力和目标特征的提取能力，同时在网络Neck部分，融入Multi GnBlocks模块实现关键特征之间的高阶交互。为提高算法的实时性，对模型冗余剪枝，极大压缩模型体积的同时保持检测的高精度。