基于改进VGG16网络及双向特征融合的船舶电缆识别方法

本发明公开了一种基于改进VGG16网络及双向特征融合的船舶电缆识别方法。本方法包括图像采集模块、预处理模块、深度学习识别模块和输出模块，该方法首先通过图像预处理模块对施工图进行灰度增强与抗干扰滤波，构建船舶电缆标注数据库；随后采用改进VGG16网络深层卷积层提取电缆多尺度特征，删除原网络的全连接层模块，加入了一个轻量化的通道自注意力模块，采用BiFPN对改进VGG16网络的浅层纹理特征与深层语义特征进行双向特征融合，使得更有效的捕捉船舶电缆的特征，最终输出电缆编号、规格及路径坐标的结构化数据。本发明的识别精度mAP、处理速度及泛化能力优于传统方法，可有效应用于船舶电缆识别等领域，大幅提升工业检测效率与自动化水平。