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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及计算机视觉和水下机器人技术领域，具体涉及基于深度学习的水下目标检测机器人。本发明通过水下目标检测机器人采集实时的水下图像，将实时的水下图像输入训练好的含有水下目标检测模型的水下目标检测机器人中，得到水下检测结果；水下目标检测模型基于yolov8算法，在backbone部分用HGNetv2网络替换了yolov8的原有的特征提取网络，金字塔池化结构FastSPPF替换原有的SPPF模块。本发明所提出的算法部分基于yolov8算法，并对yolov8的网络结构进行轻量化设计，在保证精度的同时尽可能地降低网络的参数量与计算量。
主权项：1.一种基于深度学习的水下目标检测机器人，其特征在于，包括控制器和存储器，所述控制器用于处理存储器中的指令以实现如下控制过程：通过水下目标检测机器人采集实时的水下图像，将实时的水下图像输入训练好的含有水下目标检测模型的水下目标检测机器人中，得到水下检测结果；其中，构建水下目标检测模型的水下图像数据集；对所述水下图像数据集进行预处理，并将预处理后的水下图像数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；水下目标检测模型基于yolov8算法，在backbone部分用HGNetv2网络替换了yolov8的原有的特征提取网络，金字塔池化结构FastSPPF替换原有的SPPF模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于深度学习的水下目标检测机器人
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