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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种水体环境目标识别方法及系统，方法包括：采集水面漂浮物监测图像，基于yolov8网络模型、混合网络反向残差注意力机制和跨模态注意力机制构建yolov8‑OMCIL网络模型，记为漂浮物识别模型；通过训练样本对漂浮物识别模型进行训练获得训练识别结果，计算训练识别结果与训练样本之间的训练损失值，基于训练损失值对漂浮物识别模型的权重参数进行优化，输出训练后的漂浮物识别模型；将水面漂浮物监测图像输入至预设的漂浮物识别模型获得漂浮物监测结果；本发明增强了对不同光照条件下水体环境目标特征的提取能力，优化了模型的收敛过程，提高了在不同天气下对水体环境目标识别的鲁棒性。
主权项：1.一种水体环境目标识别方法，其特征在于，包括：采集水面漂浮物监测图像，将水面漂浮物监测图像输入至预设的yolov8-OMCIL网络模型获得漂浮物监测结果；所述yolov8-OMCIL网络模型的构建过程包括：基于yolov8网络模型、混合网络反向残差注意力机制和跨模态注意力机制构建yolov8-OMCIL网络模型；获取水面漂浮物目标数据，对水面漂浮物目标数据进行预处理并添加真实标签获得训练样本，通过训练样本对yolov8-OMCIL网络模型进行训练获得训练识别结果，根据MPDIoU损失函数计算训练识别结果与训练样本之间的训练损失值，基于训练损失值对yolov8-OMCIL网络模型的权重参数进行优化，重复迭代yolov8-OMCIL网络模型的训练过程，直至达到迭代阈值输出训练后的yolov8-OMCIL网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种水体环境目标识别方法及系统
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