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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种面向海面场景的目标检测方法及其系统，该方法包括以下步骤：S1.获取模型输出检测框；S2.获取灰度匹配算法输出检测框；S3.输出最终检测框集合；根据模型输出检测框和灰度匹配算法输出检测框的交并比最大值与预设交并比阈值来对模型输出检测框和灰度匹配算法输出检测框进行融合，输出最终检测框集合；该系统包括模型输出检测框获取模块、灰度匹配算法输出检测框获取模块、最终检测框集合输出模块；本发明以YOLOv5为主、灰度匹配算法为辅进行检测海面目标，实现了传统图像处理技术和深度学习技术的融合，充分利用了两者的优点，实现了较低的漏检率。

主权项：1.一种面向海面场景的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取模型输出检测框；将待检测海面场景图像输入训练好的YOLOv5s模型，通过训练好的YOLOv5s模型对待检测海面场景图像进行海面目标检测得到模型输出检测框；S2.获取灰度匹配算法输出检测框；当YOLOv5s模型对待检测海面场景图像进行了K帧海面目标检测仍然无检测输出或者检出的海面目标的置信度平均低于置信度阈值M时，进行基于海天线检测的灰度值匹配算法，对待检测海面场景图像进行海天线检测，得到海水区域，以海水区域为模板，根据模板灰度值对待检测海面场景图像整体进行滤波，得到目标分割区域作为灰度匹配算法输出检测框；S2的具体内容包括：S21.对待检测海面场景图像进行海天线检测，得到海水区域和其他区域的图像，并将海面场景图像从RGB图像转换为灰度图像；S22.将海水区域作为模板，计算灰度均值T，将海面场景灰度图像减去灰度均值T得到灰度差值，取灰度差值的绝对值；S23.根据预设的目标检测阈值对进行二值化处理得到二值图像，其中包括背景分割区域和目标分割区域；S24.对二值图像中反光、尾浪和海杂波带来的噪声进行噪声滤除，得到滤波后的图像；S25.将滤波后的目标分割区域转换为检测框坐标形式；S3.输出最终检测框集合；根据模型输出检测框和灰度匹配算法输出检测框的交并比最大值与预设交并比阈值来对模型输出检测框和灰度匹配算法输出检测框进行融合，输出最终检测框集合；S3的具体内容包括为：S31.将模型输出检测框集合记为A，灰度匹配算法输出检测框集合记为B，最终检测框集合记为C，C初始为空集；S32.判断B是否为空集，若B为空集并且A也为空集，则直接输出C，否则将A中的检测框添加到C中，输出C；S33.若B不为空集，逐个取出B中的检测框与A中的所有检测框进行交并比计算，设B中检测框Bi与A中检测框Ak计算得到的交并比最大，记为iou_max，将Bi从B中删除；S34.若iou_max大于等于人工设置的阈值iou_threshold，则认为Bi和Ak代表同一个目标物，将检测框Bi和Ak进行加权融合得到检测框D，将D添加到C中同时将Ak从A中删除，输出C；若iou_max小于预设交并比阈值iou_threshold，则将Bi添加到C中；S35.循环执行S32-S34。

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权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种面向海面场景的目标检测方法及其系统