【摘 要】
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船舶检测广泛地应用于海事领域,对航行安全、航运贸易、水域管理和船舶调度起到十分重要的保障作用。针对当前主流的物理射频信号船舶检测方法难以发现重点水域的非法船舶和伪装船舶,本文依托课题组和上海顶亮光电科技有限公司合作的嵌入式船脸检测项目,研究适合部署于边缘设备的、基于计算机视觉的船脸检测网络,并基于该网络研发一个船舶检测管理系统原型。首先,本文提出了一种改进的YOLOv4船脸检测网络。首先通过替换骨
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船舶检测广泛地应用于海事领域,对航行安全、航运贸易、水域管理和船舶调度起到十分重要的保障作用。针对当前主流的物理射频信号船舶检测方法难以发现重点水域的非法船舶和伪装船舶,本文依托课题组和上海顶亮光电科技有限公司合作的嵌入式船脸检测项目,研究适合部署于边缘设备的、基于计算机视觉的船脸检测网络,并基于该网络研发一个船舶检测管理系统原型。首先,本文提出了一种改进的YOLOv4船脸检测网络。首先通过替换骨干网络、使用深度可分离卷积对YOLOv4网络进行轻量化,以缩小网络的参数量、提升前向推断速度;然后,提出一种轻量的基于残差的通道注意力模块LCARM,以增强特征提取能力,弥补网络轻量化导致的检测精度损失问题。实验结果显示,相较于YOLOv4,本文提出的船脸检测网络减少了82.58%的参数量,前向推断速度提高53.6%,达到了62.75%m AP@0.75和94%m AP@0.5的平均精确度。本网络具备较好的实时性和精确性,可部署在算力有限的边缘设备或进行船脸检测。此外,由于缺少合适的公开船脸数据集用于模型训练,本文通过数据增强等技术自建了一个含10类,20216个样本的船脸数据集。本文详细介绍了数据集建设方法,该方法也适用于其他图片数据集的建设。最后,本文设计并实现了一个船舶检测管理系统原型。系统以船脸检测网络为核心实现了高效准确的船舶检测和数字化、可视化的舶调度相关功能,用于减轻港务作业人员的工作负担、减少关键水域航行的安全风险。
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