基于深度学习的颜色特征和轮廓面积的船员救生衣检测执法算法.pdf
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1、第 23 卷 第 4 期 中 国 水 运 Vol.23 No.4 2023 年 4 月 China Water Transport April 2023 收稿日期:2022-11-12 作者简介:翁庆龙,江苏省泰州引江河管理处。基于深度学习的颜色特征和轮廓面积的船员 救生衣检测执法算法 翁庆龙,杜晓啸,张 坤(江苏省泰州引江河管理处,江苏 泰州 225300)摘 要:在江面逆光环境下,摄像头拍摄的物体较为模糊,且目标较小,很难通过传统方法来进行目标检测,因此提出了在江面逆光环境下的一种能够识别救生衣的检测算法。目标定位采用改进的 yolo 的目标检测方法,分割出图像中目标区域并进行定位。因卷积
2、神经网络(CNN)可用于提取图像特征并进行学习,对提取出的目标图像采用改进的卷积神经网络算法进行特征提取与分类。通过江面逆光环境救生衣检测实验验证了所提出算法的有效性,实现实时检测和识别水上目标。实验结果表明,在多个目标具有相同颜色特征时,能够有效识别救生衣目标并且算法识别精度较高。关键词:逆光;救生衣检测;颜色特征;CNN 中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1006-7973(2023)04-0042-03 一、引言 目标检测与识别技术作为江面船舶执法系统的关键,其主要任务是从获取的水面图像中准确地判断每个目标的具体类别并标出目标边界框,但是由于水面波纹的影响,以及天气等
3、因素造成检测率低下,因此,为解决监控云台应用在江面执法的问题,设计了一种水面救生衣检测算法,采用视觉传感器进行穿救生衣的幸存者检测从水面图像中定位目标区域是进行目标识别的关键技术难点,柳晨光等提出了基于船舶颜色、尺寸与运动学特征同时识别多个船舶目标的方法,构建了图像坐标与真实环境坐标的转换计算模型张俊杰等提出将 Adaboost 和类 Haar 特征算法应用到图像识别但是大部分针对的主要是背景单一的图像库,实际拍摄的图像存在背景复杂、拍摄角度造成形状差异较大的问题,使得传统的方法对获取的水上图像进行识别并不能得到较好的效果。樊红卫等利用深度信念网络(DBN)对影像进行了基于光谱纹理特征的分类。
4、杨雪松等设计了复杂渡口环境下检测救生衣的算法,通过统计救生衣的 HSV 颜色范围和边界跟踪方法得到图像中救生衣区域。二、目标检测算法 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有需要感知的目标(物体),确认它们的位置和类别。1目标定位 YOLOv5 主 要由 输 入 端、Backone、Neck 以 及Prediction 四部分组成。见图 1。其中:(1)Backbone:在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)Neck:一系列混合和组合图像特征的网络层,并将图像特征传递到预测层。(3)Head:对图像特征进行预测,生成边界框和并预测类别。图 1 yo
5、lov5 检测框架 若输入图像尺寸=640640,#P3/8 对应的检测特征图大小为 8080,用于检测大小在 88 以上的目标。#P4/16 对应的检测特征图大小为 4040,用于检测大小在 1616 以上的目标。#P5/32 对应的检测特征图大小为 2020,用于检测大小在 3232 以上的目标。文中在该模型的基础上进行改进,增加小目标检测层。#新增加 160160 的检测特征图,用于检测 44 以上的目标。改进后,虽然计算量和检测速度有所增加,但对小目标的检测精度有明显改善。使用改进后的小目标检测模型对江面上的船舶进行检 第 4 期 翁庆龙等:基于深度学习的颜色特征和轮廓面积的船员救生衣
6、检测执法算法 43 测,若船舶甲板上有船员存在,则可进行定位。2救生衣检测步骤 算法分为两个过程,即离线 CNN 特征训练过程和在线救生衣实时检测过程,算法流程示意图见图 2。图 2 算法流程 在正类中:预测对了:被预测为正类的(TP,True Positive)的个数是 32 个。预测错了:被预测为负类的(FN,False Negative)的个数是 10 个。在负类中:预测错了:被预测为正类的(FP,Flase Positive)的个数是 14 个。预测对了:被预测为负类的(TN,True Negative)的个数是 28 个。精确率(Precision):(1)所以精确率就是,在所有被你
7、预测为正类的数据中,预测对的(真正的正类)占多少。召回率(Recall):(2)所以召回率就是,在所有真正的正类中,你成功预测到的占了多少。接近 0.9 代表文中改进的小目标检测模型效果较好,可以较为准确地预测相应的类别。图 3 为检测框,检测对象和检测类别的损失函数均值,越小代表效果越好。图 3 检测框,检测对象和检测类别的损失函数 三、实验结果分析 1实验环境搭建 为了验证文中算法在不同环境下对江面船舶上船员是否穿救生衣的检测效果,在长江江面大桥上安装了监控云台。2不同环境图片测试 图 4 为夕阳环境下且船员目标较多情况下救生衣检测图。夕阳环境下光照条件不佳,船员的衣服颜色特征受光照影响极
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