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《哈尔滨工程大学》 2018年
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基于深度学习的海面船舶目标检测

吴科君  
【摘要】:我国海岸线绵长,海洋资源十分丰富,长期以来遭受了海域周边国家的觊觎及域外大国重返亚太战略的挑战,海域非法侵犯、船只对峙等小规模摩擦时有发生,国家海洋安全的重要性达到前所未有的新高度。对侵犯我国海洋权益的违法船舶,需做到快速发现、及时取证、实时预警,受光照、雾气、船舶分布状况以及目标距离等海面不确定因素的影响,海洋背景下船舶检测需兼顾效率以及可靠性。结合深度学习在大数据特征学习方面的优势,提出了基于深度学习的船舶目标快速检测方法。本文首先介绍了大气散射物理模型,对海洋背景下的船舶图像进行去雾预处理,针对暗通道去雾算法处理速度慢以及天空区域效果不佳的缺点,提出对原图利用降采样方式减少透射率的计算量,设置全球大气光的最大阈值参数,避免了图像部分区域因大气光值过高而产生的色斑效应。设计图像去雾对比实验,将改进暗通道去雾算法于原算法以及一些常规去雾算法进行对比;设计基于深度学习以及颜色直方图的图像去雾质量评估系统,由实验及评估结果可知改进暗通道去雾算法去雾效果较好。继而选取基于回归思想的YOLO网络进行实时的船舶目标检测,将目标定位和目标识别合二为一,并根据船舶目标外形狭长的特征,设计改进YOLO网络,保持网络的横向检测密度不变,增加纵向检测密度。将图像划分为7×14的网格,每个格子给出个3候选边框,包括一个横向候选边框以及两个纵向候选边框。设计对比实验,采用改进网络、原网络以及Faster R-CNN分别对红外、海面雾气、海面弱光以及油画船只进行检测,实验结果表明改进YOLO网络模型具有更强的泛化能力。然后选取Mask R-CNN网络进行图像实例分割,采用RoIAlign层解决了目标定位不准确的问题。针对Mask R-CNN网络图像实例分割速度较慢的问题,提出改进加速的RoIAlign,对双线性插值算法进行优化,包括池化过程中特征图与目标图像中心点对齐,以及将浮点数的乘除运算转换为移位运算,减少了计算量和资源占用。设计对比实验,将改进网络与原网络、MNC网络以及FCIS网络进行对比,实验结果表明在分割速度和平均准确率上改进网络效果更好。最后实现了在windows平台中构建改进YOLO与改进Mask R-CNN网络的检测系统,设置对比实验,环境包括遮挡目标、密集目标、小目标,并且考虑海面雾气对检测结果的影响,验证了改进YOLO与改进Mask R-CNN网络分别在检测速度以及分类及定位上的各自优势。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP18

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【参考文献】
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