一种基于深度学习的水下目标检测方法及系统

本申请提供了一种基于深度学习的水下目标检测方法及系统，通过获取水下图像序列；基于水下图像序列生成深度信息，进而通过深度学习算法结合深度信息提取不同水下物体的边界轮廓；依据各种水下物体的表面粗糙度构建水下光的反射模式，进而根据所述反射模式进行语义划分，得到每个图像帧在不同语义层级对应的掩膜区域；对于每个图像帧，确定纹理方向特征，确定水下光在不同掩膜区域中的主要反射方向，进而根据所有纹理方向特征和所有主要反射方向确定各个掩膜区域的语义协调度；基于所有语义协调度生成水下图像序列中不同水下物体的置信语义标签。采用本申请的方案，可在水下环境干扰下对水下目标进行抗失真检测。