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针对桥梁防撞监测过程中船舶识别速度较慢、效率较低等问题,提出一种基于视觉识别和毫米波雷达的桥梁防撞预警方法。建立基于YOLO算法的船舶目标识别模型,通过对船舶数据集目标框的重新聚类分析,优化YOLO算法模型参数。利用多尺度训练方法,增强船舶目标识别模型对不同尺度船舶的适应性和识别精度。通过毫米波雷达来获取船舶的轨迹信息,以实现船舶安全距离的准确判断。试验结果表明,采用基于视觉识别与毫米波雷达的桥梁防撞预警方法,船舶识别准确率为97.30%,单幅图像识别时间约为32 ms,预警成功率为93.33%,可以有效