申请/专利权人：中国船舶集团有限公司系统工程研究院;中船智海创新研究院有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853784A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/766;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及水面目标检测与识别技术领域，尤其涉及一种无人艇水面目标识别方法、装置、终端及储存介质。方法包括在输入端对输入图像进行处理，形成特征图像；将不同尺度的特征图像转换成固定大小的特征向量输入到预测端，在预测端利用卷积神经网络对特征向量进行分类和回归，得到目标的类别信息和位置信息，并根据损失函数计算损失，然后利用反向传播算法将误差传递给前一层网络以更新卷积神经网络的权值参数，通过不断循环迭代降低损失直至训练完成。本发明中提出的方法相对于现有技术在计算准确率上和计算速度上都有一定的提升，对无人艇的自动避障和自主航行具有重要的指导意义。

主权项：1.一种无人艇水面目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：在输入端对输入图像进行处理，在每次训练时自适应计算不同图像训练集中的最佳锚框值，根据最佳锚框值对输入图像进行锚框，形成特征图像；特征提取模块提取到不同尺度的特征图像，将不同尺度的特征图像转换成固定大小的特征向量，利用特征融合模块将特征提取模块的高层强语义特征和低层的强定位特征进行融合，得到最优的固定大小的特征向量；最优的固定大小的特征向量进入到预测端，在预测端利用卷积神经网络对特征向量进行分类和回归，得到目标的类别信息和位置信息；预测端根据损失函数计算损失，然后利用反向传播算法将误差传递给前一层网络以更新卷积神经网络的权值参数，通过不断循环迭代降低损失直至训练完成；训练完成后，输入待检测识别图像，输出目标在图像中的像素坐标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国船舶集团有限公司系统工程研究院;中船智海创新研究院有限公司 无人艇水面目标识别方法、装置、终端及储存介质

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