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摘要
针对智能船舶在内河航道航行时经常出现的船舶互相遮挡而影响目标检测精度的问题，本文提出了一种基于多特征聚合的水面遮挡目标检测算法．首先，在骨干网络设置多尺度感受野特征融合结构，融合被遮挡船舶可视区域与周围环境特征．其次，在骨干网络以及网络的特征拼接部分添加混合注意力机制，增强网络的长程依赖性，聚合船首和船尾的特征．然后，设计了数据重采样策略，在训练过程中根据船舶类别的数量自适应地调整样本采样频率，缓解数据集中船舶数量的严重不均匀．最后，在自建长江航道数据集与开源新加坡海域数据集下对算法进行验证，实验结果表明算法通过聚合被遮挡船舶可视区域与周围环境等多尺度特征，聚合船首、船尾长程特征，有效提升了视觉遮挡状态下水面目标的检测精度．
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