一种河道水面目标智能视觉检测与识别方法

本发明公开了一种河道水面目标智能视觉检测与识别方法，涉及深度学习技术领域，首先通过结构重参数化特征提取模块增强模型的表达能力；然后，通过特征跨层融合和重构模块促使特征信息跨层流动，增强目标的特征表达，再进行空间通道重构去除冗余信息，增强在复杂背景下不同尺度目标的检测能力；最后，通过改进损失函数，增强模型召回率；将本发明目标检测算法和主流目标检测算法进行比较后，证明了本算法在河道水面目标检测任务的适用性，通过实验证明了其在不同环境下的泛化能力；实验表明，本算法在实际数据集上16类物体的平均识别率优于现有方法，为河道智能监管提供了有效解决方案。