基于改进YOLOv8的航海雷达图像目标检测算法

康睿, 徐海祥, 冯辉

大连海事大学学报 ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (03) : 23 -30.

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大连海事大学学报 ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (03) : 23 -30. DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.03.003

基于改进YOLOv8的航海雷达图像目标检测算法

    康睿, 徐海祥, 冯辉
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摘要

针对内河船舶航行场景复杂、航海雷达图像形状与颜色特征较少且难以标注的问题,提出一种改进的YOLOv8航海雷达图像目标检测方法。首先,为缓解标注错误与模型过拟合问题,在模型训练阶段引入标签平滑策略;然后,结合雷达图像特有的位置先验信息,设计一种基于坐标的卷积结构用于同时提取目标的形状、颜色和位置特征。为验证该方法的有效性和优越性,对采集的长江航道雷达图像在不同天气环境下进行对比试验。结果表明,本文方法在保证目标检测实时性的同时,精确率达到91.52%,平均精度较经典YOLOv8提高了5.17%,可为提升内河航运现代化与智能化管理水平提供技术支持。

关键词

内河航运 / 航海雷达图像 / 目标检测 / YOLOv8

Key words

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基于改进YOLOv8的航海雷达图像目标检测算法[J]. 大连海事大学学报, 2024, 50(03): 23-30 DOI:10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.03.003

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