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用于复杂水下环境下的轻量级目标检测算法
1
作者
王飞飞
秦玉芳
+1 位作者
冯国富
陈明
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第4期137-142,147,共7页
在利用水下机器人进行生物捕捞与识别时,色偏、雾效应与光干扰等复杂水下环境的干扰会导致模型存在漏检和误检现象,同时,由于带宽受限,水下设备计算资源也受限制。为解决上述问题,提出了一种高检测精度的轻量级改进的YOLOv7-tiny模型。...
在利用水下机器人进行生物捕捞与识别时,色偏、雾效应与光干扰等复杂水下环境的干扰会导致模型存在漏检和误检现象,同时,由于带宽受限,水下设备计算资源也受限制。为解决上述问题,提出了一种高检测精度的轻量级改进的YOLOv7-tiny模型。使用SiLU激活函数和EIOU损失函数提高模型收敛速度;使用双重注意力叠加的GAM注意力机制和三重注意力叠加的DyHead检测头更好地抵御环境噪声的干扰;最后,利用通道剪枝策略降低模型参数量。实验结果表明:在RUOD数据集上,改进后的模型有效的缓解了色偏、雾效应与光干扰等复杂水下环境下的漏检和误检现象,浮点数计算量降低8.4%,提高了水下设备在计算资源受到限制时的可用性。所提方法可适用于水下检测系统和水下机器人。
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关键词
水下
生物目标检测
YOLOv7-tiny
注意力机制
通道剪枝
复杂
水下
环境
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职称材料
基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法
被引量：
5
2
作者
陈华杰
白浩然
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期826-833,共8页
针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形...
针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。
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关键词
运动小目标检测
检测前跟踪
复杂
水下
环境
子空间投影
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职称材料
基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法研究
3
作者
陈郁隈
朱晓龙
+3 位作者
李超凡
褚文敬
陈宗乙
张振禹
《大连海洋大学学报》
北大核心
2025年第3期489-498,共10页
为增强在水下复杂环境识别鱼类的能力,采用一种基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法(DFFE-Net),该方法首先选择具有较强鲁棒性的YOLOv8作为基础模型;其次提出采用可变形卷积DCNv4代替传统卷积构成E-DCN模块,提取深层特征图中的鱼类...
为增强在水下复杂环境识别鱼类的能力,采用一种基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法(DFFE-Net),该方法首先选择具有较强鲁棒性的YOLOv8作为基础模型;其次提出采用可变形卷积DCNv4代替传统卷积构成E-DCN模块,提取深层特征图中的鱼类细微特征;然后为了更精准定位鱼类目标,提出采用Shape-IoU算法优化鱼类边界框位置;最后通过自建的水下鱼类图像数据集进行对比试验。结果表明,提出的识别方法DFFE-Net能够在不增加参数量和计算量的同时,分别提升水下鱼类识别的mAP_50、mAP_75和mAP至95.1%、87.2%、80.3%。研究表明,DFFE-Net能够为水下智能精准监测鱼类提供技术支持。
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关键词
鱼类识别
水下复杂环境
YOLOv8
细微特征提取
深度学习
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职称材料
题名
用于复杂水下环境下的轻量级目标检测算法
1
作者
王飞飞
秦玉芳
冯国富
陈明
机构
上海海洋大学信息学院
农业农村部渔业信息重点实验室
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第4期137-142,147,共7页
基金
山东省重点研发计划(乡村振兴科技创新提振行动计划)项目(2023TZXD051)
广东省重点领域研发计划项目(2021B0202070001)。
文摘
在利用水下机器人进行生物捕捞与识别时,色偏、雾效应与光干扰等复杂水下环境的干扰会导致模型存在漏检和误检现象,同时,由于带宽受限,水下设备计算资源也受限制。为解决上述问题,提出了一种高检测精度的轻量级改进的YOLOv7-tiny模型。使用SiLU激活函数和EIOU损失函数提高模型收敛速度;使用双重注意力叠加的GAM注意力机制和三重注意力叠加的DyHead检测头更好地抵御环境噪声的干扰;最后,利用通道剪枝策略降低模型参数量。实验结果表明:在RUOD数据集上,改进后的模型有效的缓解了色偏、雾效应与光干扰等复杂水下环境下的漏检和误检现象,浮点数计算量降低8.4%,提高了水下设备在计算资源受到限制时的可用性。所提方法可适用于水下检测系统和水下机器人。
关键词
水下
生物目标检测
YOLOv7-tiny
注意力机制
通道剪枝
复杂
水下
环境
Keywords
marine organism target detection
YOLOv7-tiny
attention mechanism
channel pruning
complex underwater environment
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法
被引量：
5
2
作者
陈华杰
白浩然
机构
杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期826-833,共8页
基金
国防科技重点实验室基金(6142804180407)
国防基础科研项目(JCKY2018415C004)。
文摘
针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。
关键词
运动小目标检测
检测前跟踪
复杂
水下
环境
子空间投影
Keywords
Small moving target detection
Tracking-Before-Detection(TBD)
Complex underwater environment
Subspace projection
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法研究
3
作者
陈郁隈
朱晓龙
李超凡
褚文敬
陈宗乙
张振禹
机构
海南热带海洋学院海洋科学技术学院
海南热带海洋学院崖州湾创新研究院
出处
《大连海洋大学学报》
北大核心
2025年第3期489-498,共10页
基金
海南省自然科学基金(722QN328)
三亚市科技创新专项(2022KJCX83)
海南热带海洋学院科研启动资助项目(RHDRC202205)。
文摘
为增强在水下复杂环境识别鱼类的能力,采用一种基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法(DFFE-Net),该方法首先选择具有较强鲁棒性的YOLOv8作为基础模型;其次提出采用可变形卷积DCNv4代替传统卷积构成E-DCN模块,提取深层特征图中的鱼类细微特征;然后为了更精准定位鱼类目标,提出采用Shape-IoU算法优化鱼类边界框位置;最后通过自建的水下鱼类图像数据集进行对比试验。结果表明,提出的识别方法DFFE-Net能够在不增加参数量和计算量的同时,分别提升水下鱼类识别的mAP_50、mAP_75和mAP至95.1%、87.2%、80.3%。研究表明,DFFE-Net能够为水下智能精准监测鱼类提供技术支持。
关键词
鱼类识别
水下复杂环境
YOLOv8
细微特征提取
深度学习
Keywords
fish recogition
complex underwater environments
YOLOv8
subtle feature capture
deep learning
分类号
S932.2 [农业科学—渔业资源]
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于复杂水下环境下的轻量级目标检测算法
王飞飞
秦玉芳
冯国富
陈明
《传感器与微系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法
陈华杰
白浩然
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度细微特征提取的水下鱼类识别方法研究
陈郁隈
朱晓龙
李超凡
褚文敬
陈宗乙
张振禹
《大连海洋大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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