基于形变卷积和深层聚合网络的水下文物检测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周道先3; 张吟龙2; 徐高飞1 ; 杨雨沱2; 梁炜2
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| 刊名 | 仪器仪表学报
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| 出版日期 | 2023-11 |
| 卷号 | 44期号:11页码:185-195 |
| DOI | 10.19650/j.cnki.cjsi.J2311860 |
| 通讯作者 | 徐高飞 |
| 目次 | 否 |
| 英文摘要 | 搭载有视觉检测系统的自主水下航行器(AUV)具有水下文物探测功能,对深海考古有着重要意义.水下文物所处环境复杂多变,目标存在破损,堆叠和泥沙掩埋等情况,导致判别特征提取困难,使得AUV视觉检测系统无法可靠,准确地实现水下文物的检测.针对上述问题,提出一种基于可形变深层聚合网络模型的水下文物检测算法.为了充分提取复杂环境下水下文物目标特征信息,设计了具有可形变卷积层的多尺度深层聚合网络.在此基础上,引入SimAM注意力模型进行特征优化,来增强文物目标潜在特征信息并削弱背景干扰.最后,通过不同尺度的特征融合实现水下文物检测.在采集的水下文物数据集上进行大量验证和分析,算法的精确率,召回率和平均精度均值(mAP)分别达到了92.7%,90.5%和92.2%.此外,算法已部署到AUV系统中.在实际深海测试场景中,视觉检测系统的文物检测帧率达到19 fps,可满足实时检测的任务需求. |
| URL标识 | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 版本 | 出版稿 |
| 源URL | [http://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/11737]  |
| 专题 | 深海工程技术部_深海信息技术研究室 |
| 通讯作者 | 徐高飞 |
| 作者单位 | 1.中国科学院深海科学与工程研究所 2.中国科学院沈阳自动化研究所 3.沈阳理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周道先,张吟龙,徐高飞,等. 基于形变卷积和深层聚合网络的水下文物检测[J]. 仪器仪表学报,2023,44(11):185-195. |
| APA | 周道先,张吟龙,徐高飞,杨雨沱,&梁炜.(2023).基于形变卷积和深层聚合网络的水下文物检测.仪器仪表学报,44(11),185-195. |
| MLA | 周道先,et al."基于形变卷积和深层聚合网络的水下文物检测".仪器仪表学报 44.11(2023):185-195. |
入库方式： OAI收割
来源：深海科学与工程研究所
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