基于YOLO算法的内河船舶检测与监控实现

随着内河水运的不断发展,内河航运船舶数量不断增多,但是内河船舶AIS设备安装质量参差不齐,这给监管部门掌握区域内航行船舶数量带来困难。同时,随着计算机计算能力的提高与人工智能技术的发展,基于卷积神经网络的图像识别系统有了越来越多的应用。本文提出了使用YOLO实时目标检测技术,实现了对内河中运行的船舶进行实时监控并记录。结果表明,该模型在测试集当中的识别准确率达到97.50%,在实际应用当中拥有识别速度快、实时性较好、准确度较高的优点,拥有较好的应用前景。