申请/专利权人：沈善文

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117523378A

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.02.06#公开

摘要：本发明涉及海胆分类检测技术领域，具体为一种运用海胆EfficientDet的海胆分类检测方法。本发明通过采集不同种类的水下海胆图像，构建水下海胆图像集；对所述水下海胆图像进行预处理，获得第一水下海胆图像集；对所述第一水下海胆图像运用水下DeepLabv3+模型进行图像分割，获得第二水下海胆图像集；运用水下EfficientNet作为特征提取模块，运用海胆特征金字塔Neck模块作为Neck模块融合水下EfficientNet提取的特征，再添加海胆损失函数作为分类损失函数构建海胆EfficientDet模型，将所述第二水下海胆图像集输入海胆EfficientDet模型中，进行分类检测；输出海胆分类检测结果。本发明运用海胆EfficientDet对海胆进行分类检测，能有效提高检测准确率。

主权项：1.一种运用海胆EfficientDet的海胆分类检测方法，其特征在于，包括：采集不同种类的水下海胆图像，构建水下海胆图像集；对所述水下海胆图像进行预处理，获得第一水下海胆图像集；对所述第一水下海胆图像运用水下DeepLabv3+模型进行图像分割，获得第二水下海胆图像集；将所述第二水下海胆图像集输入海胆EfficientDet模型中，进行分类检测；运用水下EfficientNet作为所述海胆EfficientDet模型的特征提取模块，并运用海胆特征金字塔Neck模块，作为所述海胆EfficientDet模型的Neck模块融合水下EfficientNet提取的特征；所述水下EfficientNet是在EfficientNet的MBConv的卷积层后添加CBAM+模块；在Neck中添加跨阶段连接，将顶层特征与低层特征相结合，构建海胆特征金字塔Neck模块；所述跨阶段连接包括运用BiFPN和PANet结合优化所述海胆特征金字塔Neck模块；具体检测步骤包括：将所述第二水下海胆图像集划分为训练集和测试集；结合海胆分类，构建海胆损失函数，并运用所述海胆损失函数优化所述海胆EfficientDet模型；运用所述训练集来训练海胆EfficientDet模型，在海胆损失函数达到最小时，表示海胆EfficientDet模型训练完成；将所述测试集带入训练好的海胆EfficientDet模型中；输出海胆分类检测结果。

全文数据：

权利要求：

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