一种复杂场景多尺度船舶检测方法及系统

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一种复杂场景多尺度船舶检测方法及系统
申请号:CN202411898340
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119832377A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种复杂场景多尺度船舶检测方法及系统,先获取船舶SAR图像数据集,并构建改进的YOLOv8网络模型,包括改进Neck网络,改进Neck网络包括依次串联连接的第一特征融合结构、第二特征融合结构、第三特征融合结构、第四特征融合结构、第五特征融合结构和第六特征融合结构,第一特征融合结构、第二特征融合结构和第三特征融合结构均包括依次相连的上采样层、拼接层和C2f结构,第四特征融合结构、第五特征融合结构和第六特征融合结构均包括依次相连的Conv卷积层、拼接层以及RGBlock结构,RGBlock结构包括多个依次串联的RGConv模块,RGConv模块包括多个并行的卷积层分支,卷积层分支包括第一Ghost卷积层从分支、第二Ghost卷积层主分支以及Conv卷积层从分支,提高了对小目标检测性能。
技术关键词
船舶检测方法 船舶检测系统 分支 图像 检测头 卷积神经网络结构 多尺度特征融合 网络模型训练 场景 模块 超参数 样本 抑制算法 策略 传播算法 尺寸 训练集
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