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科技与几何感
创建于：2025-08-24
基于深度学习的海洋目标检测算法
￥200.00
| 使用环境 |
在海洋环境中，使用搭载高分辨率相机的设备（无人机、船舶）进行拍摄，拍摄图像的分辨率为1920×1080。该算法适用于不同光照条件、不同天气情况下的海洋图像处理，能够有效应对因海浪、设备抖动等因素导致的图像噪声问题。 |
| 使用对象 |
海洋中的各类目标，包括船舶、浮标、海洋垃圾、冰山 |
| 使用目的 |
自动检测海洋中的各类目标，提高检测效率和准确性，减少人工分析图像的工作量，为海洋监控、船舶导航、海洋资源管理等提供技术支持。 |
| 输入数据 |
海洋环境的可见光波段图像帧。 |
| 输出数据 |
目标的分类结果（船舶、浮标）、目标区域的分割图像、目标的位置坐标、目标的尺寸信息（长度、宽度）。 |
| 硬件配置 |
CPU：Intel Core i7-9700；GPU：NVIDIA GeForce RTX 2080；内存：16GB；拍摄装置：高分辨率相机，分辨率1920×1080；接口：USB 3.0，用于连接相机和传输数据；硬盘：1TB固态硬盘，用于存储大量图像数据。 |
| 样本获取 |
从实际海洋监控场景中获取图像数据，包括不同角度、距离、光照、模糊、遮盖等情况下的图像，共获取20000帧样本图像，其中5000帧用于训练集，15000帧用于测试集。 |
| 测试结果 |
对测试集中的15000个样本进行全面测试，漏检率为5%，误检率为2.5%。在mAP@0.5指标上，该算法达到了0.85，相比其他基础算法有显著提升。 |
| 执行速度 |
识别速度约5ms/次（基于上述硬件配置）。 |
| 资源消耗 |
针对上述硬件配置，运行算法时，CPU平均占用率约为35%-45%，GPU平均占用率约为65%-75%，内存使用占比约35%-45%。 |
| 源码类型 |
Python版本源码。 |
| 文件大小 |
算法程序文件35KB，权重文件60MB。 |
| 相关备注 |
本算法基于改进的YOLO系列模型，针对海洋目标检测进行了优化，在提高检测精度的同时，降低了模型复杂度，提升了推理速度，具有较高的工程应用价值。 |
