首页 期刊 计算机工程与设计 基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测 【正文】

基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测

作者:沈军宇; 李林燕; 戴永良; 胡伏原 苏州科技大学电子与信息工程学院; 江苏苏州215009; 苏州经贸职业技术学院信息技术学院; 江苏苏州215009; 昆山市农业信息中心; 江苏苏州215300
深度学习   图像拼接   目标检测   特征匹配   特征融合  

摘要:针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD(single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度。在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上。

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