基于YOLOv5和视频防抖的船只检测系统

摘要

为有效解决传统海面检测方案存在的部署不灵活、检测准确率不足、实时性较差等问题，设计并实现一种基于YOLOv5和视频防抖的船只检测系统。系统由前端用户操作模块、后端服务模块和海上目标检测模块构成，并通过Jetson AGX硬件平台进行部署。系统经过详细的设计与实现，并在融合了YOLOv5目标检测算法和数字视频防抖算法后，能实现利用边缘式的无人船载设备对海上目标进行准确识别、远程监控以及远程控制等功能。通过实验证明，系统具有良好的船只识别性能，并且在对捕获视频进行防抖优化后，能够较为明显地提高风浪情况下的识别准确率。同时，根据现场实际测试结果表明，系统提供的集成化操作平台为使用者提供了集中的控制与管理功能，且系统能够达到45 frame/s的视频帧率和小于2 s的播放时延，能够满足实时性的需求。

关键词

船只检测 / 远程控制 / 硬件部署 / 设计与实现 / 神经网络 / 视频防抖