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摘要：本发明提供了一种无人艇潜在危险预警模型构建方法及预警方法、设备、存储介质，属于计算机视觉技术领域。通过构建序列位置数据集和物体危险值数据集，对设计得到的无人艇潜在危险预警模型进行训练，模型包括物体轨迹提取网络和危险值预测网络，并设计了动态学习率调整和自适应重加权的模型训练策略，最终训练完成的模型部署到无人艇的计算终端中，首先对采集到的视频图像进行处理以得到周边物体的位置序列数据，然后送入到危险值预测网络中以得到实时的无人艇周边各个物体的危险值。本发明提升了潜在危险预警的自动化程度，增强了复杂场景下的危险预警的准确性，新设计的无人艇潜在危险预警模型及训练策略，提升了危险预警的泛化能力和鲁棒性。
主权项：1.一种无人艇潜在危险预警模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集包含海上物体实际运动情况的视频图像数据，获取图像视频中各个物体的序列位置数据，构建序列位置数据集，同时利用先验知识和物体危险值计算公式相融合的方式对视频图像数据中包括的海上运动物体进行危险值计算得到物体危险值数据集；S2，构建无人艇潜在危险预警模型，包括物体轨迹提取网络和危险值预测网络；所述物体轨迹提取网络包括目标检测模块和目标匹配模块，所述目标检测模块基于自注意力和多层卷积网络，对输入图像数据的各个视频帧进行目标检测以得到物体在当前视频帧下的位置数据，所述目标匹配模块将不同视频帧下的同一物体进行匹配，并将同一物体在不同视频帧下的位置数据进行组合，从而得到物体的序列位置数据；所述危险值预测网络包括特征向量编码模块、多头注意力机制模块和预测输出模块，用于将各个物体的序列位置数据作为输入，经危险值预测网络处理后，预测得到此物体的危险值以帮助实现无人艇潜在危险预警；S3，使用序列位置数据集对物体轨迹提取网络进行训练，使用物体危险值数据集对危险值预测网络进行训练，基于设计得到的训练策略，对于训练结果较差的训练数据，通过计算自适应权重为其赋予一个更大的损失函数值，以帮助模型更加关注训练结果较差的样本数据；最终得到训练完成的无人艇潜在危险预警模型。
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百度查询： 浙江省智能船舶研究院有限公司 无人艇潜在危险预警模型构建方法及预警方法、设备、存储介质
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