典型文献
基于机器视觉的船舶检测与航行安全距离监测
文献摘要：
针对船舶在狭窄航道交汇时可能出现碰撞等问题,提出一种基于机器视觉的船舶检测与航行安全距离监测方法.这一方法以YOLOv5算法为基础,采用密集残差连接方式来提高浅层特征信息的复用率,加强特征传递,利用组合学习的方式提取船舶特征.在残差模块的输入端前加入空间注意力机制模块,对干扰特征进行过滤.对检测器进行解耦,提升图片的表征能力.通过YOLOv5算法、Sort算法,运用逆透视映射融合检测出船舶之间的距离是否达到碰撞阈值.这一方法可以为船舶行驶创造一个安全的环境.试验结果表明,这一方法检测的平均精度均值达到97.66％,检测精度高,能够有效预防船舶碰撞.
文献关键词：
机器视觉;船舶;航行;安全性
中图分类号：
作者姓名：
韩栩晨;王焕然;梁冬泰;夏柳;刘彬
作者机构：
宁波大学机械工程与力学学院 浙江宁波 315211;北部湾大学机械与船舶海洋工程学院 广西钦州 535011
文献出处：
引用格式：
[1]韩栩晨;王焕然;梁冬泰;夏柳;刘彬-.基于机器视觉的船舶检测与航行安全距离监测)[J].机械制造,2022(08):67-73,94
A类：
B类：
机器视觉,船舶检测,航行安全,安全距离,航道,监测方法,YOLOv5,密集残差连接,连接方式,特征信息,复用,残差模块,空间注意力机制,注意力机制模块,干扰特征,行过滤,检测器,解耦,表征能力,Sort,平均精度均值,检测精度,船舶碰撞
AB值：
0.381067
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