起重运输机械2023,Issue(13) :45-53.

改进深度学习算法PSPnet在水上障碍物检测中的研究

蔡启烈 王强
起重运输机械2023,Issue(13) :45-53.

改进深度学习算法PSPnet在水上障碍物检测中的研究

蔡启烈 1王强1
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  • 1. 武汉理工大学交通与物流学院 武汉 430063
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摘要

无人艇是可用于港口、码头巡逻、海上环境检测的自主机器人,水上障碍物检测作为无人艇进行环境感知的关键能力,对无人艇有重要影响.针对无人艇水上障碍物检测,文中提出一种基于改进PSPnet框架的水上障碍物检测算法,采用Mobilenetv2 中的轻量化结构Bottleneck作为主干特征提取网络,提高实时性,同时分别采用加强特征提取,提高分辨力的策略提高精度.采用海洋数据集Master1325作为训练集,MODs作为评价集,结果显示,在MODs上的精度F-measure达到 86.8,在MODs中危险区域的F-measure为 81.1,且在NVIDIA GTX 2080Ti上的图像推理速度达到 61 FPS,检测速度和精度较高,证明了所提出算法的有效性.

关键词

水上障碍物检测/语义分割/PSPnet/无人艇

Key words

water obstacle detection/semantic segmentation/PSPnet/unmanned surface vehicle

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出版年

2023
起重运输机械
北京起重运输机械设计研究院

起重运输机械

影响因子:0.214
ISSN:1001-0785
参考文献量19
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