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融合残差模块与SegNet的多波束影像人工鱼礁检测
1
作者
冯义楷
董志鹏
+2 位作者
刘焱雄
杨龙
王艳丽
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第5期14-17,23,共5页
针对如何从多波束声纳影像中自动、准确地提取人工鱼礁区域的问题,给出一种融合残差模块与SegNet的多波束声纳影像人工鱼礁检测方法。在该方法中,残差模块用于优化训练网络参数,防止网络训练出现“梯度弥散”和“梯度爆炸”问题;SegNet...
针对如何从多波束声纳影像中自动、准确地提取人工鱼礁区域的问题,给出一种融合残差模块与SegNet的多波束声纳影像人工鱼礁检测方法。在该方法中,残差模块用于优化训练网络参数,防止网络训练出现“梯度弥散”和“梯度爆炸”问题;SegNet架构具有网络编码阶段与解码阶段结构对称优势,可实现网络输入影像与输出分类结果的等尺度对称。该方法通过融合残差模块优化训练网络参数与SegNet架构结构对称优势,实现多波束声纳影像中人工鱼礁检测。通过对不同类型的多波束人工鱼礁影像测试验证,该方法可获得86.85%F1-socre和76.75%IoU的检测结果,准确地检测出多波束声纳影像中人工鱼礁区域。
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关键词
多波束声纳影像
人工鱼礁检测
卷积神经网络
残差模块
海洋牧场
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题名
融合残差模块与SegNet的多波束影像人工鱼礁检测
1
作者
冯义楷
董志鹏
刘焱雄
杨龙
王艳丽
机构
自然资源部第一海洋研究所
空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室
山东科技大学测绘与空间信息学院
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第5期14-17,23,共5页
基金
山东省自然科学基金(ZR2022QD104
ZR2023QD113)
+1 种基金
青岛市自然科学基金(23-2-1-73-zyyd-jch)
山东省博士后基金(SDCX-ZG-202202041)。
文摘
针对如何从多波束声纳影像中自动、准确地提取人工鱼礁区域的问题,给出一种融合残差模块与SegNet的多波束声纳影像人工鱼礁检测方法。在该方法中,残差模块用于优化训练网络参数,防止网络训练出现“梯度弥散”和“梯度爆炸”问题;SegNet架构具有网络编码阶段与解码阶段结构对称优势,可实现网络输入影像与输出分类结果的等尺度对称。该方法通过融合残差模块优化训练网络参数与SegNet架构结构对称优势,实现多波束声纳影像中人工鱼礁检测。通过对不同类型的多波束人工鱼礁影像测试验证,该方法可获得86.85%F1-socre和76.75%IoU的检测结果,准确地检测出多波束声纳影像中人工鱼礁区域。
关键词
多波束声纳影像
人工鱼礁检测
卷积神经网络
残差模块
海洋牧场
Keywords
multi-beam sonar images
artificial reef detection
convolutional neural networks
residual module
marine ranching
分类号
P229.3 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
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被引量
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1
融合残差模块与SegNet的多波束影像人工鱼礁检测
冯义楷
董志鹏
刘焱雄
杨龙
王艳丽
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024
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