基于YOLOv4的海上目标识别技术研究

摘要：

为实现复杂海况下对水柱和靶球目标的高效检测,提出了以YOLOv4网络模型为基础的改进算法.实验设计了4种方案对模型检测效果进行改进:用K-means聚类算法对锚定框进行优化;在YOLOv4骨干网络中嵌入SE注意力模块提高对小目标的检测能力;使用基于灰度共生矩阵的海天线检测算法限定检测范围;采用结构相似性检测算法改善视频流检测效果.检测实验证明4种方法对提高网络检测性能均有效果,综合使用4种方法对YOLOv4网络进行改进,在检靶数据集上mAP50值提升了29.9％.

关键词：目标识别、YOLOv4、K-means、SE注意力、GLCM、SSIM

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：211-217