【摘 要】
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随着经济、军事力量的增长,我国海洋权益保护的需求不断增长。着力提升海洋装备水平对于建设海洋强国的目标具有重要意义。无人艇以其高速机动性和快速反应能力在军事和民用领域取得了广泛应用,对于加强海上活动监管、守护海域安全具有重要意义。深度学习技术的快速发展为无人艇自主化、智能化水平的提升创造了有利的条件。本文以提升无人艇的环境感知能力为出发点,重点对深度学习目标检测技术开展研究,致力于提升无人艇平台视觉
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随着经济、军事力量的增长,我国海洋权益保护的需求不断增长。着力提升海洋装备水平对于建设海洋强国的目标具有重要意义。无人艇以其高速机动性和快速反应能力在军事和民用领域取得了广泛应用,对于加强海上活动监管、守护海域安全具有重要意义。深度学习技术的快速发展为无人艇自主化、智能化水平的提升创造了有利的条件。本文以提升无人艇的环境感知能力为出发点,重点对深度学习目标检测技术开展研究,致力于提升无人艇平台视觉系统的目标检测能力,具体工作如下:（1）研究了深度学习目标检测技术的相关理论,分析了CNN基本结构的原理及作用和典型的深度学习目标检测算法的设计思想,并对深度学习框架进行了总结对比。（2）基于小目标检测需求设计了全新的特征融合模块和空间注意力模块,并利用这两个模块对SSD检测算法进行了改进,显著增强了底层特征图的语义信息,在保证实时性的基础上大幅提升了检测精度。实验结果表明,本文的改进算法在输入尺寸为300×300时,在PASCAL VOC数据集上实现了79.3%的m AP,检测精度优于多数基于SSD的改进算法。（3）建立了典型湖面场景的游船数据集,并进一步优化了本文算法对于实际水面场景目标的检测能力。优化后的算法较基准算法的m AP性能高3.5%,同时保持了64.4 FPS的实时检测速率,对12×12像素以下的小目标的检测能力较基准算法高7%以上。同时引入暗通道去雾算法提升了本文算法对雾天条件的适应性。（4）完成了无人艇视觉检测系统的构建,并基于艇载的NVIDIA Xavier嵌入式图像处理平台完成了深度学习目标检测算法的部署和调试。本文算法在NVIDIA Xavier上完成单张图片的检测仅需0.105秒,满足大多数任务的实时性需求。
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