模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法

摘要：

针对模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型精度降低的问题,提出了模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法.利用多种图像增强方法对模糊的水下图像进行增强,将增强后的图像分别输入鱼类检测模型得到多个输出,对多个输出进行混合,然后利用非极大抑制方法对混合结果进行后处理,获得最终检测结果.YOLO v3、YOLO v4 tiny和YOLO v4模型的试验结果表明,对比原始图像的检测结果,本文方法的检测精度分别提高了 2.15、8.35、1.37个百分点;鱼类检测数量分别提高了 15.5％、49.8％、12.7％,避免了模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型出现精度降低的问题,提高了模型检测能力.

关键词：模糊水下图像、鱼类检测、图像增强、输出混合

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.4;S95(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市科委部分地方高校能力建设项目;上海市科委部分地方高校能力建设项目

在线出版日期：2022-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：243-249