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题名面向气象无人艇的实时海面场景分类方法
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作者
苏睿涵
胡剑秋
蔡庆
邓强
刘盼盼
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机构
江苏自动化研究所高新技术部
中船(北京)智能装备科技有限公司
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第6期88-93,共6页
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基金
国家重点研发计划重点专项(2021YFC3090200)。
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文摘
在海面气象观测任务中,面对复杂多样的海面场景,无人艇执行任务过程中需要准确识别、分类海面场景,基于识别分类结果实时改变感知决策策略,以保证航行安全和高效作业。本文提出MSSNet场景分类模型,创新性地将MobileNeXt模块与MobileVit模块融合,并引入CA注意力模块高效提取全局语义信息,提高模型识别性能。本文基于艇载多种图像传感器构建无人艇海面场景分类图像数据集,包括雾天、强光、弱光、水渍、盐渍、夜间和正常等7类场景。经试验测试,本文提出的MSSNet模型在海面场景分类图像数据集上的准确率为96.60%,比MobileNetv3、ViT等主流模型提高了3.53%,满足气象观测任务中无人艇自主航行的需求。
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关键词
海面气象观测
无人艇
海面场景分类
神经网络
注意力机制
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Keywords
sea surface meteorological observation
unmanned surface vehicles
classification of sea scene
neural network
attention mechanism
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分类号
U661
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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