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基于尺度特征交互改进的YOLOv8在低能见度环境下的船舶目标检测
1
作者
俞毅
高迎
+4 位作者
陈信强
钱愈
方圆
辛政昂
王杰
《上海海事大学学报》
北大核心
2025年第3期29-35,共7页
针对在低能见度环境下图像质量差导致的海上船舶目标检测准确率下降的问题,引入基于注意力的内部尺度特征交互模块,提出一种改进的YOLOv8模型对船舶目标进行检测。该模型利用自注意力机制处理高层特征,有效检测和识别图像中的船舶目标,...
针对在低能见度环境下图像质量差导致的海上船舶目标检测准确率下降的问题,引入基于注意力的内部尺度特征交互模块,提出一种改进的YOLOv8模型对船舶目标进行检测。该模型利用自注意力机制处理高层特征,有效检测和识别图像中的船舶目标,同时抑制低层特征的内部尺度交互带来的重复与混淆。在SeaShips数据集上的大量实验表明:改进的模型在雾天和雨天环境下的准确率均超过75%,雾天平均精度(average precision,AP)达到0.648,雨天AP达到0.435。结果验证了改进的模型可在复杂环境下实现准确的海上船舶目标检测。
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关键词
尺度特征交互
改进型yolo模型
低能见度
船舶目标检测
智能船舶
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职称材料
题名
基于尺度特征交互改进的YOLOv8在低能见度环境下的船舶目标检测
1
作者
俞毅
高迎
陈信强
钱愈
方圆
辛政昂
王杰
机构
交通运输部东海航海保障中心通信信息处
上海海事大学物流科学与工程研究院
交通运输部东海航海保障中心计划装备处
上海海事大学商船学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2025年第3期29-35,共7页
基金
国家自然科学基金(52331012,52372316,52472347,52102397)。
文摘
针对在低能见度环境下图像质量差导致的海上船舶目标检测准确率下降的问题,引入基于注意力的内部尺度特征交互模块,提出一种改进的YOLOv8模型对船舶目标进行检测。该模型利用自注意力机制处理高层特征,有效检测和识别图像中的船舶目标,同时抑制低层特征的内部尺度交互带来的重复与混淆。在SeaShips数据集上的大量实验表明:改进的模型在雾天和雨天环境下的准确率均超过75%,雾天平均精度(average precision,AP)达到0.648,雨天AP达到0.435。结果验证了改进的模型可在复杂环境下实现准确的海上船舶目标检测。
关键词
尺度特征交互
改进型yolo模型
低能见度
船舶目标检测
智能船舶
Keywords
scale feature interaction
improved
yolo
model
low visibility
ship target detection
intelligent ship
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于尺度特征交互改进的YOLOv8在低能见度环境下的船舶目标检测
俞毅
高迎
陈信强
钱愈
方圆
辛政昂
王杰
《上海海事大学学报》
北大核心
2025
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