申请/专利权人：广东海洋大学

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853891A

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/082;G06N3/084;G06N3/096;G06N3/0985

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：本发明公开了一种可集成于水下机器人平台的水下垃圾目标识别方法，涉及图像识别领域，其包括以下步骤：获取水下图像并进行预处理；构建水下垃圾目标识别模型，通过水下垃圾目标识别模型对预处理后的图像进行识别。本发明可以集成在水下机器人中央处理器进行实时推理，这一集成方式不仅大大降低了识别延迟，提高了水下机器人的工作效率，同时也在处理水下垃圾的识别上取得较高的精度；本方法突破了传统水下垃圾识别模型的笨重和高延迟问题，在保证原有模型精度的前提下，通过轻量化模型的集成，使水下机器人能够实现更精确、更迅速的目标识别，优化了水下垃圾目标识别的模型结构，为水下机器人在识别水下垃圾时提供了高效、可靠的解决方案。

主权项：1.一种可集成于水下机器人平台的水下垃圾目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取水下图像并进行图像增强，得到预处理后的图像；S2、构建水下垃圾目标识别模型，通过水下垃圾目标识别模型对预处理后的图像进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东海洋大学 一种可集成于水下机器人平台的水下垃圾目标识别方法

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