隨著我國提出海洋強(qiáng)國戰(zhàn)略,水上交通將日趨繁忙。另一方面,在新一輪的人工智能的沖擊下,水上交通智能化成為大勢所趨。無人艇作為一種智能型海洋裝備,其推廣應(yīng)用將加快海洋經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。目前的無人艇技術(shù)主要依賴?yán)走_(dá)、傳感器、傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測技術(shù)等,隨著計算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)可以挖掘圖像深層次特征信息,大大的彌補(bǔ)了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測和雷達(dá)技術(shù)的不足,并且可以節(jié)省大量成本。本文將采用基于深度學(xué)習(xí)的方法對水面目標(biāo)檢測展開研究。本文綜合分析當(dāng)今基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法的檢測速度和檢測精度,采用SSD算法設(shè)計水面目標(biāo)檢測的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過自主收集、標(biāo)注以及標(biāo)準(zhǔn)化的水面目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練、驗證和測試,并對最后的檢測結(jié)果進(jìn)行了對比分析。通過對比分析發(fā)現(xiàn)基于SSD算法的水面目標(biāo)檢測在小目標(biāo)數(shù)據(jù)的檢測效果不太理想,并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時經(jīng)常發(fā)生中斷等問題。為了解決SSD算法的水面目標(biāo)檢測的定位不準(zhǔn)確以及小目標(biāo)難以提取特征的缺陷,本文使用K-medoids算法對默認(rèn)候選框的長寬比進(jìn)行了聚類優(yōu)化,使得默認(rèn)候選框的長寬比更加貼合水面目標(biāo)數(shù)據(jù)集,減少模型訓(xùn)練時位置偏移回歸的次數(shù)。為了更好的提取小目標(biāo)的特征,增加... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２文章組織架構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?１－２?Ａｒｔｉｃｌｅ?ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?ｃｈａｒｔ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???２相關(guān)基礎(chǔ)理論概述??目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項研究重點和研究難點，其主要研究方向可以分為??基于運(yùn)動目標(biāo)的目標(biāo)檢測以及基于靜態(tài)圖片的目標(biāo)檢測。本文主要研宄基于靜態(tài)圖片的??目標(biāo)檢測，即收集圖片，通過對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注以及標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后經(jīng)過卷積??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有監(jiān)督的進(jìn)行訓(xùn)練并最終得到檢測模型，最后在靜態(tài)圖像中檢測目標(biāo)，對目標(biāo)??進(jìn)行定位與分類。目前，對靜態(tài)圖片的目標(biāo)檢測方面的應(yīng)用非常廣泛，比如生物醫(yī)療、??人臉檢測、工業(yè)制造、道路監(jiān)控等。??目標(biāo)檢測的在工業(yè)界的研宄成果具有很大應(yīng)用價值，這些成果正在改變我們的日常??生活，近年來引起了越來越多研究學(xué)者、科技公司的研宄興趣。目標(biāo)檢測在初期的特征??提取中都是基于人工設(shè)計的特征，這些基于傳統(tǒng)人工設(shè)計圖像特征的目標(biāo)檢測算法在目??標(biāo)檢測精度上難以得到突破，并且具有很高的時間復(fù)雜度。隨著計算機(jī)硬件技術(shù)的進(jìn)步??與發(fā)展…級ＧＰＵ技術(shù)對于計算速度的加快，解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初期計算耗時嚴(yán)重、??硬件基礎(chǔ)達(dá)不到要求以及數(shù)據(jù)樣本不足的問題，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測技術(shù)開始??進(jìn)入了黃金期。??２．?１人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，即ＡＮＮ）?［３｜］，是根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特??征而設(shè)計的，是一種進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。通過輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過隱層神經(jīng)元的計算??并調(diào)整隱層神經(jīng)元的權(quán)重參數(shù)，來進(jìn)行信息處理和模型計算。??圖２＿〗生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?２－１?Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｎｅｕｒｏｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??－９－??

?基于ＳＳＤ算法的水面目標(biāo)圖像的檢測研究???如圖２－１所示，是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)圖。神經(jīng)元能夠經(jīng)過軸突作用于數(shù)以萬??計的其它神經(jīng)元，同時也能夠經(jīng)過樹突從數(shù)以萬計的神經(jīng)元中接收信息。在前端的神經(jīng)??元感受軸突中傳到電信號時，釋放出化學(xué)遞質(zhì)，后端神經(jīng)元的樹突接收到化學(xué)遞質(zhì)后產(chǎn)??生出相應(yīng)的電信號，從而完成了神經(jīng)元間的一次信息傳遞。??０＾１?Ｚ?＾?３??ｋＵ??圖２－２神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知器??Ｆｉｇ．?２－２?Ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ??人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本計算單元被稱為感知機(jī)（Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）［３２］，如圖２－２所示，它就??是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成而設(shè)計的。它是經(jīng)過簡化的人類神經(jīng)元細(xì)胞模型。它本質(zhì)上??是一個函數(shù)，它接受多個實數(shù)輸入變量（此圖只包含兩個輸入變量，即圖中的ｘ?１和ｘ２），??每個變量所在的連接上具有權(quán)重值（即圖中的ｗｌ、ｗ２），輸入變量經(jīng)過加權(quán)求和后與??一個偏置項相加（即圖中的ｂ），作為神經(jīng)元的輸入，經(jīng)過一個非線性的激活函數(shù)的激??活作用（即圖中的ｇ?（ｚ）），最終產(chǎn)生一個激活值。如公式２－１所示。??Ｚ＾ＸＷ＋ｂ?（２－１）??／＝］??其中為ｉ層的權(quán)重，６為偏置項。??輸入值模擬對神經(jīng)細(xì)胞的刺激，而輸出值模擬神經(jīng)細(xì)胞的響應(yīng)。而多個感知器的組??合就可以形成一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖２－３所示，是一個三層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖，??其中包括兩個隱層以及輸入、輸出層，輸入層是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的輸入的，可以是一個也可以??是多個。隱層是對輸入層的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算的，隱層至少有一個，隱層中的神經(jīng)元的個數(shù)??是不限制的，根據(jù)自己的輸入數(shù)據(jù)適當(dāng)選擇。輸出層是對輸入數(shù)據(jù)計算后所

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3372436