水下目标声呐图像检测的区域分割方法及系统

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水下目标声呐图像检测的区域分割方法及系统
申请号:CN202411892609
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119850647A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及水下声呐检测技术领域,且公开了水下目标声呐图像检测的区域分割方法及系统,包括图像采集模块、算法优化模块和验证评估模块。该水下目标声呐图像检测的区域分割方法及系统通过图像采集模块连接侧扫声呐采集所有区域的声呐图像数据,再利用图像处理软件,对声呐数据集进行数据增强,并构建实验数据集,算法优化模块将YOLOv9算法模型设置为实时目标检测框架,再引入BoTNet网络和SimAm注意力机制,进行优化改进,用于提取实验数据集中的特征信息,特征捕捉能力强,验证评估模块根据实验数据集,计算每个算法模型的平均精度均值和分数,对比改进后的YOLOv9算法模型与YOLOv3算法模型、YOLOv5算法模型、YOLOv7算法模型和YOLOv9算法模型的检测精度,沉船检测精度高。
技术关键词
算法模型 区域分割方法 图像处理软件 图像采集模块 YOLOv3算法 多头注意力机制 侧扫声呐 数据 特征金字塔网络 区域分割系统 特征信息融合 精度 编码 网络结构 水下声呐
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