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发明专利
已授权
一种基于改进YOLOv5的舰船目标识别方法及系统
📄 申请号:CN202211365278.X
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2022-11-03
申请人
青岛科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_82
IPC 分类号
G06V10_82
,
G06V10_46
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
目标识别
目标检测
深度学习
计算机视觉
目标识别
应用场景
海上监视, 海事管理, 船舶交通管理, 港口监控, 军事侦察
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摘要
本发明提供了一种基于改进YOLOv5的舰船目标识别方法及系统,属于机器视觉和目标识别技术领域。该方法包括骤:获取待检测图像,分为训练集和测试集;改进YOLOv5模型:以YOLOv5模型为基本架构,使用CSPOSA模块作为特征提取模块、使用BiFPN结构作为特征融合结构、设置Alpha‑IoU损失函数;利用训练集对改进的YOLOv5模型进行训练;利用训练好的YOLOv5模型对测试集进行检测,输出船舰目标检测结果。利用本发明所提供的识别模型能够准备识别舰船目标,且能够在恶劣天气条件下准确识别,提高了检测精度。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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