一种基于深度学习的无人艇环境感知方法及其系统

本发明涉及无人艇智能感知技术，具体涉及一种基于深度学习的无人艇环境感知方法及其系统，其中系统包括数据采集模块、目标检测模块、目标跟踪模块、目标测距模块和目标搜索模块，数据采集模块采用多传感器融合方式获取环境数据，由云台相机和激光雷达进行数据的时空同步，目标检测模块采用改进的YOLOv8网络模型，在骨干网络中引入可变形卷积，在颈部层引入空洞空间金字塔池化。该系统为无人艇的决策和控制系统提供更准确的环境感知信息，提升了特征表征能力，降低了漏检率，通过内存访问和计算流程的优化，在保证高精度特征提取的同时，显著提升模型的前向计算速度，避免出现计算冗余和实时性下降。