基于多尺度特征融合及高效上采样算法的声呐图像水下检测方法及系统

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基于多尺度特征融合及高效上采样算法的声呐图像水下检测方法及系统
申请号:CN202411892309
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119832406B
公开日期:2025-12-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多尺度特征融合及高校上采样算法的声呐图像水下检测方法及系统,该方法包括:采集水下典型目标前视声呐数据,制作得到声呐图像的检测训练与测试数据集;构建包括高效上采样模块、多尺度特征融合模块和小目标检测支路的特征融合网络,构建基于YOLOv11的目标检测算法模型,将特征融合网络作为YOLOv11的颈部网路,去掉YOLOv11的深层特征图检测支路;采用制作的数据集训练目标检测算法模型,将前视声纳图像输入训练好的模型进行推理,得到水下典型目标的检测结果。本发明提高了水下目标检测算法的准确度与鲁棒性。
技术关键词
多尺度特征融合 水下检测方法 特征融合网络 上采样 算法模型 注意力 Sigmoid函数 空间金字塔池化 前视声呐 全局平均池化 模块 通道 支路 水下检测系统 典型 图像处理
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