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一种基于深度学习的全景视觉水面目标检测方法.pdf

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一种基于深度学习的全景视觉水面目标检测方法,包括以下步骤:步骤1:构建水面目标数据集,并对所述数据集进行标注;步骤2:设计新的SSD模型,即:采用具有残差学习单元的ResNet?50网络代替VGG16网络作为SSD网络的骨干网络;步骤3:采用自上而下的FPN网络结构对所述SSD模型的不同特征图进行融合;步骤4:利用360°全景相机作为视觉传感器并进行图像预处理得到矩形全景图,输入到训练好的所述SSD模型进行检测。本发明利用深度学习技术通过全景视觉对目标进行检测,不仅可以感知水面全域信息,而且能够有效提高水面目标检测准确率,尤其是水面小目标检测准确率。