一种基于机器学习的水下目标识别方法

摘要

一种基于机器学习的水下目标识别方法，属于水下机器视觉检测处理技术领域。水下目标识别算法核心是SSD目标检测算法，采用前馈卷积网络结构，通过不同层之间采用不同大小尺度的卷积盒进行卷积得到不同尺度的特征图，再根据特征图进行回归最终通过非极大值抑制算法得到结果，SSD算法采用多尺度及锚点方式解决区域建议的低精度问题，采用多尺度的特征向量，极大的提高了对小目标和大目标兼具的良好效果，对整体的识别准确率提高有很大帮助，能获得更加精准的位置信息。通过非极大值抑制算法不仅能实现目标物的检测，而且能够极大提高水下目标的识别准确度，为水下机器人进行水下目标观察和操作提供有效视觉信息，提高了水下目标的智能化识别能力。