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自航船模点云数据集的海上船舶检测
被引量：
1
1
作者
何芸倩
夏桂华
+2 位作者
冯鸿超
向晶
胡乃元
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1156-1162,1168,共8页
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方...
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方式提升了速度并缩减了所需的计算资源。提出一种基于候选目标的高阶点云特征局部注意力模块,弥补网络剪枝带来的精度损失。实验表明:本文的LASSD网络仅使用5.3×106的参数量在船舶数据集中达到79.42%的精度,在检测中单幅场景仅花费13.5 ms,检测精度以及运行速度能够在实际应用中提供实时有效的检测结果。
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关键词
激光雷达
船舶
海上环境
点云
计算机视觉
目标检测
数据集
深度学习
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职称材料
题名
自航船模点云数据集的海上船舶检测
被引量：
1
1
作者
何芸倩
夏桂华
冯鸿超
向晶
胡乃元
机构
哈尔滨工程大学
智能
科学与
工程
学院
黑龙江省环境
智能
感知
重点
实验室
“船海
装备
智能化
技术与
应用
”教育部
重点
实验室
(
哈尔滨工程大学
)
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1156-1162,1168,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFE0105400).
文摘
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方式提升了速度并缩减了所需的计算资源。提出一种基于候选目标的高阶点云特征局部注意力模块,弥补网络剪枝带来的精度损失。实验表明:本文的LASSD网络仅使用5.3×106的参数量在船舶数据集中达到79.42%的精度,在检测中单幅场景仅花费13.5 ms,检测精度以及运行速度能够在实际应用中提供实时有效的检测结果。
关键词
激光雷达
船舶
海上环境
点云
计算机视觉
目标检测
数据集
深度学习
Keywords
LiDAR
ship
marine environment
point cloud
computer vision
object detection
dataset
deep learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
自航船模点云数据集的海上船舶检测
何芸倩
夏桂华
冯鸿超
向晶
胡乃元
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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