【摘 要】
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本文针对水面漂浮物定位和识别不高的问题,基于FasterR-CNN提出一种深度学习网络模型,并使用自建数据集对该网络模型进行训练和测试实验。在训练实验中,使用700×660、765×590、1205×920的原始图像进行训练实验,同时对区域建议网络的候选框大小进行优化调整。测试实验表明,本文提出的深度学习网络模型,可对河道水面的团聚浮萍、标准塑料瓶和购物塑料袋进行有效定位识别,平均准确度较高,有较
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(项目编号:JAT190798)。
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本文针对水面漂浮物定位和识别不高的问题,基于FasterR-CNN提出一种深度学习网络模型,并使用自建数据集对该网络模型进行训练和测试实验。在训练实验中,使用700×660、765×590、1205×920的原始图像进行训练实验,同时对区域建议网络的候选框大小进行优化调整。测试实验表明,本文提出的深度学习网络模型,可对河道水面的团聚浮萍、标准塑料瓶和购物塑料袋进行有效定位识别,平均准确度较高,有较好的鲁棒性,且满足视觉导航的实时性。
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