为了解决智能无人船水面漂浮物识别和定位精度不高的问题,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的改进识别与定位算法(CA-Faster R-CNN).该方法采用Faster R-CNN算法对水面漂浮物进行初次识...为了解决智能无人船水面漂浮物识别和定位精度不高的问题,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的改进识别与定位算法(CA-Faster R-CNN).该方法采用Faster R-CNN算法对水面漂浮物进行初次识别和定位,对输出的识别结果与定位框采用类别激活网络(Class Activation,CA)去除边界框,运用像素点来标注目标位置.实验结果表明,该算法具有较高的识别与定位精度,可用于水面漂浮物识别和定位.此外,该算法对于其他与水面漂浮物具有相似特征的小目标物体定位有一定的借鉴作用.展开更多
文摘为了解决智能无人船水面漂浮物识别和定位精度不高的问题,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的改进识别与定位算法(CA-Faster R-CNN).该方法采用Faster R-CNN算法对水面漂浮物进行初次识别和定位,对输出的识别结果与定位框采用类别激活网络(Class Activation,CA)去除边界框,运用像素点来标注目标位置.实验结果表明,该算法具有较高的识别与定位精度,可用于水面漂浮物识别和定位.此外,该算法对于其他与水面漂浮物具有相似特征的小目标物体定位有一定的借鉴作用.
