公开(公告)号：CN110033050A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910314055.2

申请日：2019-04-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 蒋鹏 ,  宋学强 ,  朱何

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种水面无人船实时目标检测计算方法。本发明将现在计算机视觉领域主流的目标检测算法进行融合，提高目标检测的速度和精度。本发明通过将现有的基于深度学习的目标检测算法进行融合改进然后应用到无人船水面物体识别，提高目标识别的准确度和精度。本发明在基于深度学习的目标检测模型的基础上，结合现有无人船的水面环境，采用模型融合来计算物体的位置和类别。相比较于传统的方法，本发明更加的准确高效，并且抗干扰能力强，最终可以实时高效的检测出水面物体。本发明具有开放性、灵活性等特点。

公开(公告)号：CN110033050B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201910314055.2

申请日：2019-04-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 蒋鹏 ,  宋学强 ,  朱何 ,  俞武嘉 ,  刘俊

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种水面无人船实时目标检测计算方法。本发明将现在计算机视觉领域主流的目标检测算法进行融合，提高目标检测的速度和精度。本发明通过将现有的基于深度学习的目标检测算法进行融合改进然后应用到无人船水面物体识别，提高目标识别的准确度和精度。本发明在基于深度学习的目标检测模型的基础上，结合现有无人船的水面环境，采用模型融合来计算物体的位置和类别。相比较于传统的方法，本发明更加的准确高效，并且抗干扰能力强，最终可以实时高效的检测出水面物体。本发明具有开放性、灵活性等特点。