用于内河船舶目标检测的单次多框检测器算法 |
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引用本文: | 王言鹏,杨飏,姚远.用于内河船舶目标检测的单次多框检测器算法[J].哈尔滨工程大学学报,2019,40(7). |
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作者姓名: | 王言鹏 杨飏 姚远 |
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作者单位: | 大连理工大学 船舶工程学院,辽宁 大连,110624;大连理工大学 船舶工程学院,辽宁 大连,110624;大连理工大学 船舶工程学院,辽宁 大连,110624 |
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摘 要: | 针对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的内河船舶目标检测方法。单次多框检测器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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关 键 词: | 目标检测 背景建模 内河 卷积神经网络 单次多框检测器 样本增强 |
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