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申请/专利权人：浙江省智能船舶研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种无人艇水下目标检测方法，属于无人艇水下目标检测领域。首先，获取水下目标历史数据，包括水下拍摄图像数据和同步获取的水下声学数据；然后分别进行预处理，获取水下目标检测模型训练时的标准输入数据；构建水下目标检测模型，包括新设计得到的特征提取模块和目标检测模块，对模型进行训练和部署，用于实时的目标检测，输出目标分类标签和目标位置标签。本发明整体模型结构设计，大幅提高了水下目标检测的效率和准确率，特征提取模块的设计在复杂环境中能够更有效地捕捉不同尺度的特征，提升了模型在恶劣条件下的目标检测能力，动态检测策略和多任务协同识别检测的设计使检测效率和准确性提升。
主权项：1.一种无人艇水下目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取水下目标数据，包括水下拍摄图像数据和同步获取的水下声学数据；S2，对图像数据和声学数据分别进行预处理，获取水下目标检测模型训练时的标准输入数据；S3，将标准输入数据输入到训练得到的水下目标检测模型中，输出目标分类标签和目标位置标签；所述水下目标检测模型包括特征提取模块和目标检测模块；所述特征提取模块包括并联的图像特征提取单元和声学特征提取单元，以及串联于特征提取单元后端的特征融合单元和特征降维单元；所述图像特征提取单元通过多尺度特征提取和残差连接来捕获不同尺度的目标特征，同时使用注意力机制来强调重要特征；所述声学特征提取单元采用基于时频分析和深度学习的混合方法进行声学特征提取；所述特征融合单元将提取后的图像特征和声学特征进行多模态特征向量融合，并通过所述特征降维单元进行降维与去噪，得到特征矩阵；所述目标检测模块使用多任务协同识别检测网络框架和动态检测策略；所述多任务协同识别检测网络基于输入的特征矩阵，同时进行目标分类和位置回归，所述动态检测策略根据目标的大小、形状和运动特征自适应地调整检测窗口和步长。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省智能船舶研究院有限公司 一种无人艇水下目标检测方法
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