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摘要
本文针对水面漂浮物定位和识别不高的问题,基于FasterR-CNN提出一种深度学习网络模型,并使用自建数据集对该网络模型进行训练和测试实验。在训练实验中,使用700×660、765×590、1205×920的原始图像进行训练实验,同时对区域建议网络的候选框大小进行优化调整。测试实验表明,本文提出的深度学习网络模型,可对河道水面的团聚浮萍、标准塑料瓶和购物塑料袋进行有效定位识别,平均准确度较高,有较好的鲁棒性,且满足视觉导航的实时性。
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单位武夷学院; 机电工程学院
