基于改进yolov5的船舶目标识别

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摘要 摘要:随着船运流量的增加,也出现了相应的管理问题,例如对海上非法捕鱼、海盗行为、贩毒、非法货物运输的严厉打击,以及针对海上事故的救援。因此海域管理必须依靠船只巡航以及设备的监控、检测,形成一套实时监测系统,对我国的海洋管理具有重要的理论意义和应用价值。针对海上环境复杂多变、船舶目标检测精度不足和效率低下的问题,提出基于改进yolov5的船舶目标检测算法,在主干网络添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用DIOU_Loss代替原有的损失函数,增加检测准确度和定位精度;应用GhostConv卷积,减小模型量的同时而保持精度基本不变。实验结果表明,相比与改进前的yolov5,改进算法的平均精度均值(mAP)、精准率(P)和召回率(R)分别提升了2.0%、1.7%、1.5%,验证了改进算法对船舶识别有很好的效果。
出处 《中国科技人才》 2022年22期
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出版日期 2023年02月24日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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