面向无人艇智能感知的水上目标识别算法研究

作者：程亮; 杨渊^*; 张云飞; 林德群; 杨春利; 杨士远; 王磊刚; 何赟泽

来源：电子测量与仪器学报, 2021, 35(09): 99-104.

DOI：10.13382/j.jemi.B2003637

• 无人艇
• 目标检测
• YOLO

针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)智能感知系统对图像处理过程的准确性和实时性要求,研究了一种根据无人艇上机载视觉传感器对水上目标进行识别与定位的算法。首先根据开源数据集与实验数据采集图像,对实验数据抽帧、去重、标注、统计,创建了水上目标识别数据库YZ10K;其次实践了主流的基于深度学习的目标检测方法,包括Faster R-CNN、SSD、YOLOv3等;最后针对水上目标特点,提出了一种基于改进YOLOv3的增强型轻量级水上目标检测网络WT-YOLO(water target-you only look once)。无人船实验验证表明,WT-YOLO算法取得了准确且快速的目标识别效果,平均精度为79.30%,处理速度为30.01 fps。

• 单位
  湖南大学; 珠海云洲智能科技有限公司; 中国人民解放军63983部队