基于Faster R-CNN的海面垃圾检测研究

摘要：

针对当前全球海洋垃圾污染造成严重生态破坏等问题,提出了 一种基于改进Faster R-CNN的海面垃圾检测算法以及视频中前后2帧目标是否为同一目标的方法.改进Faster R-CNN算法通过将常用的VGG16特征提取网络替换为ResNetl01网络并融入特征金字塔,提高对小目标的检测精度;判断视频前后两帧目标是否为同一目标的方法则通过对比前后2帧目标的面积、重合度以及颜色差异度确定是否为同一目标.在现场拍摄数据上的实验结果表明,与传统Faster R-CNN相比,该改进Faster R-CNN的mAP值提高了 4.9％,损失曲线的收敛速度更快,且在实际检测中的检测效果更好;前后两帧是否同一物体的判断方法在九段视频的最高精测判断精度高达100％,平均准确率为93％.该研究方法主要包括以下优点:1)改进Faster R-CNN在海面小目标垃圾检测上具有更高的精度;2)判断视频中前后2帧目标是否为同一目标的算法代码复杂度小,方便根据实际情况更改判断阈值.

关键词：改进Faster R-CNN、小目标、特征金字塔、同一目标判别法

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41;TN911.73;O175.14

资助基金：上海市科技创新行动计划;上海市青年科技英才扬帆计划

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：153-158