【摘 要】
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水路交通是我国交通运输的重要组成部分,水运监管部门需要对航道内的船舶进行有效引导,确保航道通航顺畅。传统监管手段中,雷达呈现方式单一,无法判断船舶类型,卫星定位受干扰影响,容易出现信号盲区。视频监管能较好地弥补两者的不足,但人工监管无法实现全天候监控,给通航安全带来人为因素的隐患。基于目标识别的船舶监管系统可以实现全天候的自动化识别监管,但存在船舶目标提取不精确,无法实现对船舶的精准取证。针对上述
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水路交通是我国交通运输的重要组成部分,水运监管部门需要对航道内的船舶进行有效引导,确保航道通航顺畅。传统监管手段中,雷达呈现方式单一,无法判断船舶类型,卫星定位受干扰影响,容易出现信号盲区。视频监管能较好地弥补两者的不足,但人工监管无法实现全天候监控,给通航安全带来人为因素的隐患。基于目标识别的船舶监管系统可以实现全天候的自动化识别监管,但存在船舶目标提取不精确,无法实现对船舶的精准取证。针对上述问题,本文提出了一种基于多尺度语义分割技术的船舶图像分割优化方案,对监管视频中的船舶语义图像进行精确地分割,实现船舶定位和取证,提高了监管的可靠性。本文主要完成的工作如下:（1）提出基于UNet网络的船舶图像多尺度分割算法,并针对图像中干扰噪声复杂的问题,提出了对监管图像进行无畸变放缩处理和自适应亮度调整等优化方法,在保留了语义对象空间尺度比例特征的前提下,增加了船舶语义目标和周围复杂水环境的区分度,提高网络判断的准确度。（2）引入改进型多尺度特征融合模块,在分割网络的最深层使用改进后的RFB-s模块对下采样得到的特征映射进行多尺度特征融合,优化了网络对多尺度语义目标边缘的定位能力。（3）引入CBAM注意力模块,在上采样过程中从空间和通道两个维度对船舶语义特征赋予更高的权重,将上采样过程中的特征映射和下采样阶段相同大小的特征映射相结合,有效解决了小尺度船舶目标在下采样过程中特征丢失的情况。（4）引入改进型深度可分离卷积模块替换了特征提取过程中的传统卷积操作,降低网络参数,在保证分割效果的情况下,提高船舶目标的分割速度。
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