基于对具有复杂背景的视频监控图像的语义聚合进行船舶检测.
Yongmei Ren1, Haibo Liu1, Jie Yang2
1School of Electrical and Information Engineering, Hunan Institute of Technology, Hengyang, China.
PeerJ. Computer science
|February 3, 2025
概括
本研究引入了一种用于复杂背景的先进船舶检测方法,实现高精度和实时性能. 该技术增强了功能融合,用于在监视图像中精确识别船舶.
科学领域:
- 计算机视觉和图像处理
- 人工智能的人工智能
- 机器学习用于监控.
背景情况:
- 在视频监控中检测船只至关重要,但由于复杂的背景而具有挑战性.
- 现有的方法在各种环境中难以平衡检测精度和速度.
研究的目的:
- 为复杂的背景开发一种有效的船舶检测方法.
- 提高视频监控中船舶识别的准确性和速度.
主要方法:
- 一个语义聚合模块将深层和浅层特征合并为增强的表示.
- 一个多尺度的物体检测层提高了在各种船只大小的检测.
- 距离交叉超过联盟 (DIoU) 损失函数完善了检测精度.
主要成果:
- 在SeaShips数据集上实现了89.30%的平均平均精度@0.5 (mAP@0.5).
- 在SeaShips_enlarge数据集上获得了89.10%的mAP@0.5
- 与现有技术相比,证明了更高的检测性能.
结论:
- 拟议的方法为复杂背景中的船只提供了卓越的检测效果.
- 该技术满足实时检测要求,突出其实际工程价值.
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