原文服务方: 海洋技术学报       
摘要:
水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义。本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基础模型对3种典型的提高目标检测性能的方法进行了实验,实验结果表明直接应用图像增强的方法不能有效提升检测精度,应用高分辨率网络可以明显提升目标检测性能。最后讨论了水下图像目标检测算法的潜在挑战和有待解决的问题,并提出了未来可能的研究方向。
推荐文章
基于2维Tsallis熵的水下图像目标检测
水下图像
Tsallis熵
目标检测
改进粒子群优化算法
基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测
边缘检测
暗原色先验
图像分析
K-means
基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法
水下图像
模糊增强
隶属函数
边缘检测
改进的Roberts图像边缘检测算法
边缘检测
梯度幅值
三维块匹配
最佳阈值迭代分割
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 水下图像目标检测数据集及检测算法综述
来源期刊 海洋技术学报 学科 地球科学
关键词 深度学习 水下目标检测数据集 水下图像增强 水下目标检测
年,卷(期) 2023,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 60-72
页数 12页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-2029.2022.05.007
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2023(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
深度学习
水下目标检测数据集
水下图像增强
水下目标检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
海洋技术学报
双月刊
1003-2029
12-1435/P
大16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
2563
总下载数(次)
0
总被引数(次)
15625
论文1v1指导