专利汇可以提供一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种用于 水 下避障系统中的渔网实时自主检测方法,属于 计算机视觉 领域,通过水下激光探测手段和一种基于深度生成网络和 深度学习 回归式与区域建议相结合目标检测的方法,减少图像预处理操作的时间。本发明使用基于水下激光扫描系统采集渔网图像,克服传统光在水下的后向散射作用以及 声波 受 海水 环境影响敏感性问题,得到清晰、高 亮度 的水下渔网图像,可直接用于后期的渔网检测,不需要通过去噪等前期预处理手段,大大提升后期渔网目标检测过程的实时性,既保证深度学习 大数据 量的要求,又在保证实时性的前提下提高渔网目标检测的 置信度 ,为水下避障系统提供视觉部分的渔网检测技术方法。,下面是一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法专利的具体信息内容。
1.一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,其特征在于:具体过程如下,步骤一:由水下激光器和摄像头构建水下激光扫描系统,激光器的绿色激光光束扫描渔网的同时通过水下摄像头采集清晰、高亮度的水下渔网图像数据,进行后续检测;
步骤二:将采集的数据输入深度生成对抗网络,其生成模型和判别模型以对偶学习的方式进行交替优化,使生成模型生成的渔网数据接近于真实的渔网数据并且网线具有更多形态变化;
步骤三:深度生成对抗网络扩充的数据输入给深度学习回归式网络,其训练网络采用参数量少、网络层数更深的基准网络进行特征提取,多尺度的特征在其对应特征图进行回归渔网边框时加入一部分区域建议的方法,并进行尺度融合,将训练好的模型和网络用于水下场景的渔网实时检测。
2.根据权利要求1所述的一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,其特征在于:步骤二中所述的生成对抗网络由判别模型和生成模型两部分组成,判别模型的要求是:将原始渔网数据判别为真的概率要高,将生成的渔网数据判别为伪的概率要高;生成模型的要求是:在判别模型固定时,生成数据的分布特性尽量大可能与自然数据一致,即生成的渔网图像接近于原始的渔网图像。
3.根据权利要求2所述的一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,其特征在于:所述的生成对抗网络判别模型的具体流程如下:
步骤一:将水下激光系统采集的原始渔网数据归一化大小256x256的数据,以64张原始渔网数据和伪渔网数据作为一组判别模型的输入;
步骤二:输入的数据采用3层卷积大小为5x5,步长为2的卷积层,进行特征提取,同时使用批量规范处理(Batch Normalization,BN),部分隐层采用非线性分类器修整线性单元(Rectified Linear Units,ReLu)修正;
步骤三:在最后的卷积层输出向量与权值向量相乘,转化为64x1的向量,采用非线性分类器Sigmod函数进行分类,输出为二分类的结果,即原始的渔网数据和生成的渔网数据判别结果;
步骤四:重复步骤一至三的过程,直到生成模型生成的伪渔网数据较清晰且具有较多的形态变换为止。
4.根据权利要求2所述的一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,其特征在于:所述的生成对抗网络生成模型的具体流程如下:
步骤一:将一维噪声数据经过权值矩阵运算,转化为二维向量作为模型的输入;
步骤二:将输入经过3层大小为5x5,步长为2的转置卷积层进行填充,在每层转置卷积层输出加入BN层和ReLu层;
步骤三:最后转置卷积的输出采用Tanh函数激活,形成伪渔网数据;
步骤四:输出为生成的渔网图像,传入判别模型进行优化,循环往复。
5.根据权利要求1所述的一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,其特征在于:步骤三中所述的渔网实时检测处理过程如下:
步骤一:训练数据经过由大小为N×N的ConvN卷积层(N为1、3、7)、BN层、尺度归一Scale层和ReLu层组成的残差块,进行基准网络的特征提取;
步骤二:在基准网络最后的pool5池化层和Res5c残差层分别做两层不同尺度提取;
步骤三:对应特征提取时,以每个特征图上对应坐标的特征向量作预测,对每个特征图上的点重新设计了多重的特征抓取盒,对于每个特征抓取盒,设计不同的尺度参数,其中长宽比参数ar∈{1,2,3,1/2,1/3};
步骤四:pool5和Res5c分别特征提取以及多重特征盒边框预测后,产生对应的默认盒位置(mbox_loc)、置信度(mbox_conf)以及真实默认盒的位置(mbox_priorbox),进行拼接、重新排序、展平等操作融合到损失mbox_loss层,做后续的loss运算;
步骤五:重复步骤一至四,直至损失loss逐渐收敛,置信度升高至稳定值。
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