-
题名前视声呐图像小目标智能感知与跟踪算法
被引量：1
- 1
-
-
作者
贾昊明
于晓阳
周天
-
机构
哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室
海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部
哈尔滨工程大学水声工程学院
极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室
-
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第1期129-137,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(42306212,62076215,42176188)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2023D018)
海南省自然科学基金项目(421CXTD442).
-
文摘
针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任务中,通过对真实水池实验中采集的多目标跟踪数据集的测试结果分析表明:本研究提出的算法相比于传统YOLOv5联合DeepSORT算法,多项评价指标得到提升,其中多目标跟踪准确度指标提升了4.85%,多目标跟踪精度指标提升了0.95%,身份识别精度得分指标提升了2.66%。同时提出的算法较好地解决了目标形态发生变化条件下目标检测效果不佳导致的错跟、漏跟等问题,具有较高实际应用潜力。
-
关键词
前视声呐图像
多目标跟踪
深度学习
注意力机制模块
空间转深度
非跨步卷积
迁移学习
YOLOv5_cs
-
Keywords
forward-looking sonar image
multi-target tracking
deep learning
attention mechanism module
spaceto-depth
non-strided convolution
transfer learning
YOLOv5_cs
-
分类号
P754
[天文地球—海洋科学]
-
