公开(公告)号：CN115471741A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202210981322.3

申请日：2022-08-16

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 宁君 ,  张雪 ,  李伟 ,  单雄飞

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种融合MSRCP预处理算法与改进YOLOv5的雾天船舶检测方法，属于深度学习技术领域，本发明方法包括：对采集到的雾天船舶图像数据采用MSRCP算法进行图像预处理；将预处理的图像进行标注，构建成数据集；对网络进行改进，采用改进k‑means聚类方法设计先验框，再使用遗传变异算法对获得的先验框进行遗传变异；在网络主体部分采用了SoftPool池化替换原来的MaxPool池化；利用数据集对改进的YOLOv5网络进行训练，获取基于改进YOLOv5网络的检测模型以及权重文件；利用训练好的网络模型对获取到的图像进行识别，得到预测结果。本发明能够实现对海上雾天环境下船舶的实时检测，有效解决了雾天环境下对于远处小目标船舶检测时召回率、检测精度低的问题。

公开(公告)号：CN115457258A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211057676.5

申请日：2022-08-31

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李伟 ,  张雪 ,  宁君 ,  单雄飞

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于图像增强算法与改进YOLOv5的雾天船舶检测方法，包括：对采集到的雾天船舶图像数据用MSRCP和CLAHE算法进行图像预处理；将预处理的图像进行标注，构建成数据集；对网络进行改进，采用k‑means++聚类方法设计先验框；在网络主体部分，将CA注意力模块嵌入到C3模块中；采用SoftPool池化替换原来的MaxPool池化；利用数据集对改进的YOLOv5网络进行训练，获取基于改进YOLOv5网络的检测模型以及权重文件；利用训练好的网络模型对数据集内的图像进行检测，得到预测结果。本发明能够实现对海上雾天环境下船舶的实时检测，有效解决了雾天环境下对于远处小目标船舶检测时召回率低、检测精度低的问题。