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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLO‑CABLE模型的海缆目标检测方法。所述YOLO‑CABLE模型通过对基础YOLO‑V3网络模型进行改进得到。在特征提取网络中，将第一残差块的输出分别通过卷积操作后，与第三、第四残差块的输出拼接，输入下一残差块，从而将浅层的位置信息传输到高层。在预测网络中去除大尺度的分支，轻量化网络结构，提高检测速度。在特征融合网络中，采用自顶向下和自底向上的双向路径，对高层特征进行融合。最后利用训练后的YOLO‑CABLE模型检测海底图像中的海缆位置。相较现有技术，平均精度提高了4.2％，平均检测速度缩短了1.616秒。
主权项：1.一种基于YOLO-CABLE模型的海缆目标检测方法，用于检测海底图像中是否存在海缆目标物及其位置，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、收集海底图像数据，剔除不存在海缆目标物的图像后，对剩余图像进行数据增强处理，人工标注图像中的海缆目标物位置，作为对应的标签，制作训练数据集；步骤2、建立一个YOLO-V3网络模型，以此为基础进行改进，构建YOLO-CABLE模型，具体的改进步骤如下：s2.1、对特征提取网络中第一层残差块的输出进行卷积操作，并与第三层残差块的输出进行拼接，作为第四层残差块的输入；再对第一层残差块的输出进行卷积操作，与第四层残差块的输出进行拼接，作为第五层残差块的输入；s2.2、去除YOLO-V3网络模型预测网络中尺度为52x52的分支；s2.3、在特征融合网络中，对第五层残差块的输出进行卷积，然后进行上采样并与第四层残差层的输出进行拼接，经过卷积后得到大尺度的目标检测结果；接着对大尺度的检测结果进行卷积和下采样操作后，与上采样前的卷积结果进行拼接，再进行卷积操作后，得到小尺度的目标检测结果；步骤3、使用步骤1制作的训练数据集对步骤2构建的YOLO-CABLE模型进行训练，向训练后的YOLO-CABLE模型输入海底图像，输出图像中是否存在海缆以及海缆的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于YOLO-CABLE模型的海缆目标检测方法
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