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典型文献
面向AUV自主水下对接的视觉检测算法
文献摘要:
针对自主式水下机器人水下对接过程中近距离视觉导引存在的定位精度低、计算时间长的问题.基于Cascade RCNN神经网络模型设计了一种高精度视觉检测算法.首先,基于热力图导向的泊松复制建立混合数据增强策略,在实例级和图像级上扩充训练样本;其次,采用完备交并比损失函数提高算法模型输出边界框的回归准确率;然后,使用学习率余弦退火策略,通过周期性的热重启和衰减使算法模型能概率性地跳出局部最优解并最终趋于全局最优,以进一步提高目标检测精度;最后,使用混合精度策略减少算法模型计算复杂度,提高实时性.水下对接实拍图像目标检测试验表明:该算法模型的平均精度达到94%,检测速度超过20帧/秒.
文献关键词:
自主式水下机器人;水下对接;卷积神经网络;完备交并比;余弦退火;混合精度
作者姓名:
龙泽升;徐海祥;冯辉;龚锐
作者机构:
武汉理工大学 交通学院,湖北 武汉 430063;武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北 武汉 430063
引用格式:
[1]龙泽升;徐海祥;冯辉;龚锐-.面向AUV自主水下对接的视觉检测算法)[J].数字海洋与水下攻防,2022(01):17-24
A类:
完备交并比
B类:
AUV,水下对接,视觉检测,检测算法,自主式水下机器人,接过,近距离,视觉导引,定位精度,计算时间,Cascade,RCNN,模型设计,热力图,混合数据增强,数据增强策略,和图像,训练样本,交并比损失,损失函数,算法模型,模型输出,边界框,用学,学习率,余弦退火,热重,重启,概率性,跳出局部,局部最优解,全局最优,检测精度,混合精度,少算,计算复杂度,高实时性,图像目标检测,检测试验,检测速度
AB值:
0.378624
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