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申请/专利权人：中远海运科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习改进算法的船舶操舵检测方法及系统，包括：采集操舵数据：操舵数据标注：对采集的视频帧图像进行预处理，随机对训练样本进行抽样进行数据增强，训练时随机对所有数据抽样进行数据增强，按照一定概率进行旋转，缩放等操作，以达到增强泛化性的效果，利用改进Yolov8模型进行训练得到操舵检测模型：设置YOLOv8作为模型的基础架构，特别改进使用MPDCIoU作为损失函数，利用训练集对所述操舵检测模型进行训练，使其能够对驾驶舱内操舵情况进行目标检测；最终利用目标检测的结果判断驾驶员是否定期操作方向舵以及是否存在疲劳驾驶情况。本发明具有高度自动化和实时性，提高了对驾驶员操舵情况的监测效果。
主权项：1.一种基于深度学习改进算法的船舶操舵检测方法，其特征在于，S1：采集操舵数据：采集驾驶舱内船舶操舵的视频帧图像；S2：操舵数据标注：使用labelme标注工具对视频中的操舵行为进行标注；S3：数据预处理与增强：对采集的视频帧图像进行预处理，随机对训练样本进行抽样进行数据增强，包括：调整分辨率、裁剪不必要的场景、数据增强特征；S4：利用改进Yolov8模型进行训练得到操舵检测模型：设置YOLOv8作为模型的基础架构，改进使用MPDCIoU作为损失函数，利用训练集对所述操舵检测模型进行训练，使其能够对驾驶舱内操舵情况进行目标检测；S5：判断驾驶员是否定期操作方向舵以及是否存在疲劳驾驶情况：部署训练好的操舵检测模型，对实时视频监控进行检测，检测驾驶员的操舵行为，并计算目标识别的置信度，编写缺失操舵行为的逻辑判断，如船舶行驶中超过15分钟未检测到操舵，则输出报警信息，该报警信息可结合船内的声光报警系统进行提醒，要求驾驶员进行操舵检查。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中远海运科技股份有限公司 一种基于深度学习改进算法的船舶操舵检测方法及系统
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