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基于YOLOv5-Byte面向清洁船的多目标漂浮垃圾追踪算法
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作者 袁和平 周波 刘必劲 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期327-338,共12页
[目的]针对清洁船在自主打捞作业过程中因平台晃动、距离较远造成的目标小等复杂场景引起的追踪准确率低、目标身份编号(ID)易切换等问题,提出一种基于改进YOLOv5-Byte的多目标漂浮垃圾追踪算法。[方法]首先,引入Byte数据关联模型与YOL... [目的]针对清洁船在自主打捞作业过程中因平台晃动、距离较远造成的目标小等复杂场景引起的追踪准确率低、目标身份编号(ID)易切换等问题,提出一种基于改进YOLOv5-Byte的多目标漂浮垃圾追踪算法。[方法]首先,引入Byte数据关联模型与YOLOv5检测器融合,实现多目标追踪(MOT)算法的构建;其次,针对YOLOv5中完整交并比(CIoU)对小目标敏感的问题,对边界框高斯建模,提出归一化Wasserstein距离度量;然后,引入平衡因子来调节CIoU和归一化Wasserstein距离度量在损失函数中的贡献度,并调节检测器对小目标敏感度;最后,在Byte数据关联模型中将交并比(IoU)以幂指数形式引入可调节超参数,降低目标因关联值低而被丢弃的风险。[结果]基于水面漂浮垃圾数据集的实验结果表明,与算法改进前相比,识别平均数比率(IDF1)提高11.5%、多目标追踪准确率(MOTA)提高8.7%,目标身份编号切换次数(IDs)下降7次。[结论]所提算法实现了水面多个小目标的准确追踪,为清洁船实现自主打捞技术提供了参考。 展开更多
关键词 清洁船 污染监测 目标跟踪 计算机视觉 目标检测 YOLOv5 byte数据关联 打捞 垃圾
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