基于改进YOLOV4的水下目标检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOV4的水下目标检测方法，包括：1)前期数据处理，包括对原始数据集进行Albumentations数据增强和Retinex数据增强，将处理后的数据集通过k‑means聚类算法对数据集中的边界框进行聚类；2)把聚类结果作为改进YOLOV4的边界框大小，将处理后数据集输入到主干网络模块，通过主干网络模块获取目标的特征信息，将提取的特征信息输入到特征提取模块，特征提取模块进行不同尺度的最大池化和融合操作，特征融合后的信息进行卷积运算，得到不同尺度的特征层输出，最终由预测模块对输出的数据进行信息分析和处理，得出检测结果。本发明具有了深度学习技术的特性，通过训练可以不断优化网络，提高检测能力。
基本信息
专利标题 ：
基于改进YOLOV4的水下目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373118A
申请号 ：
CN202111664231.9
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王豪肖南峰
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
冯炳辉
优先权 ：
CN202111664231.9
主分类号 ：
G06V20/00
IPC分类号 ：
G06V20/00 G06V10/762 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/00
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
