申请/专利权人:安徽大学
申请日:2024-01-19
公开(公告)日:2024-04-16
公开(公告)号:CN117893879A
主分类号:G06V10/82
分类号:G06V10/82;G06V20/17;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开
摘要:本发明公开了一种雾天场景下的海上小目标航拍图像识别模型训练方法,包括:结合现有的雾天成像模型,通过改变雾的厚度和亮度,对原始海上小目标航拍数据集进行加雾,模拟出各种场景下的雾天图像,建立雾天场景下的海上小目标航拍图像数据集;在YOLOv5网络结构模型的基础上设置小目标的检测层,构建雾天条件下的海上小目标航拍图像目标识别模型;基于WIOU以及Wasserstein距离的组合构建新的损失函数,不断调整WIOU以及Wasserstein距离的权重,并利用建立的数据集对模型进行训练。本发明解决了雾天场景下,海上小目标航拍图像识别模型的训练过程中出现的数据集缺乏、去雾效果差、检测精度低的问题,为准确、快速、稳定的雾天场景下海上小目标航拍图像检测模型训练奠定了基础。
主权项:1.一种雾天场景下的海上小目标航拍图像识别模型训练方法,其特征在于,包括:步骤1:结合现有的雾天成像模型,通过改变雾的厚度和亮度,对原始海上小目标航拍数据集进行加雾,模拟出各种场景下的雾天图像,建立雾天场景下的海上小目标航拍图像数据集;步骤2:在YOLOv5网络结构模型的基础上设置小目标的检测层,构建雾天条件下的海上小目标航拍图像目标识别模型;步骤3:基于WIOU以及Wasserstein距离设置目标识别模型调优参数NWD,不断调整WIOU以及Wasserstein距离的权重,并利用步骤1建立的数据集对目标识别模型进行训练。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 安徽大学 一种雾天场景下的海上小目标航拍图像识别模型训练方法
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