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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5改进的远距离岸滩障碍物目标识别方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1、采集相关岸滩障碍物图像数据集；步骤2、构建基于YOLOv5改进的远距离岸滩障碍物目标识别模型，该模型使用MobileNetV3作为特征提取主干网络，在特征融合网络中添加CBAM通道空间双注意力机制以及小目标P2检测层；步骤3、将YOLOv5原有的CIOU损失函数更换为EIoU损失函数作为改进，利用采集的相关岸滩障碍物图像数据集训练模型；步骤4、完成训练后进行模型部署，并通过训练后的模型实现目标检测。本发明为无人设备对于岸滩障碍物识别打击提供了识别能力，在降低算力需求的同时，提升了检测精度，保证了在嵌入式无人设备上实用性。
主权项：1.一种基于YOLOv5改进的远距离岸滩障碍物目标识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、采集相关岸滩障碍物图像数据集；步骤2、构建基于YOLOv5改进的远距离岸滩障碍物目标识别模型，该模型使用MobileNetV3作为特征提取主干网络，在特征融合网络中添加CBAM通道空间双注意力机制以及小目标P2检测层；步骤3、将YOLOv5原有的CIOU损失函数更换为EIoU损失函数作为改进，利用采集的相关岸滩障碍物图像数据集训练模型；步骤4、完成训练后进行模型部署，并通过训练后的模型实现目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于YOLOv5改进的远距离岸滩障碍物目标识别方法及系统
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