基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

作者：王飞; 刘梦婷; 刘雪芹; 秦志亮^*; 马本俊; 郑毅

来源：海洋科学, 2020, 44(08): 197-204.

• 船只检测
• 暗通道先验去雾
• 深度学习
• YOLOv3

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。

• 单位
  工业和信息化部; 哈尔滨工程大学