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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本申请提供一种侧扫声呐沉船图像目标检测方法，方法包括获取侧扫声呐沉船检测的目标数据集；构建CCS‑YOLO的改进网络模型，改进网络模型基于YOLOv8网络模型构建，改进网络模型中主干网络的对应层常规卷积模块由改进卷积模块替代，改进网络模型中特征融合网络中的对应层的常规重参数模块由改进重参数模块替代，改进网络模型中的检测头网络中的检测头由SCDH检测头替代；利用目标数据集训练改进网络模型，得到目标网络模型；获取侧扫声呐沉船检测的实时数据集，利用目标网络模型对实时数据集进行目标检测。本申请通过上述方法解决了现有侧扫声呐沉船图像检测方案存在漏检现象以及检测速度不高难以适应低算力平台需求的问题。
主权项：1.一种侧扫声呐沉船图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取侧扫声呐沉船检测的目标数据集，所述目标数据集中包括若干张沉船图像；构建CCS-YOLO的改进网络模型，所述改进网络模型基于YOLOv8网络模型构建，所述改进网络模型中主干网络的第1层、第2层、第5层以及第7层常规卷积模块由改进卷积模块替代，所述改进网络模型中特征融合网络中的第12层、第15层、第18层以及第21层的常规重参数模块由改进重参数模块替代，所述改进网络模型中的检测头网络中的检测头由SCDH检测头替代；所述改进卷积模块用于增强特征表示能力，所述改进重参数模块用于在保证有效提取空间特征的前提下减小计算复杂度并保持特征流动，所述SCDH检测头用于减少参数量以及计算量；利用所述目标数据集训练所述改进网络模型，得到目标网络模型；获取侧扫声呐沉船检测的实时数据集，利用所述目标网络模型对所述实时数据集进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 一种侧扫声呐沉船图像目标检测方法
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