一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法及设备技术

本申请提供了一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，包括：构建前视声呐图像数据集并进行预处理，对预处理后的前视声呐图像进行缺陷信息的标注，确定缺陷图像；按照预设比例将前视声呐图像数据集划分为训练集、验证集以及测试集；对YOLO V5算法模型进行改进；在Head层中引入注意力机制SE模块；将backbone层中的Conv卷积替换为ODConv全维动态卷积，通过Focal_EIoU loss函数改进YOLO V5算法中的置信度损失函数，将标注后的训练集输入到改进后的YOLO V5算法模型进行训练，确定YOLO V5算法模型的最佳权重文件，根据最佳权重文件以及验证集，对训练后的YOLO V5模型进行验证；通过训练后的YOLO V5算法模型对测试集进行目标缺陷检测，输出目标缺陷信息，对目标缺陷信息的精度进行评价。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及前视声呐目标缺陷识别，尤其涉及一种改进yolo v5的前视声呐图像缺陷目标检测方法、设备及存储设备。

技术介绍

1、声呐是各个国家进行水下监视使用的主要技术，用于对水下目标进行探测、分类、定位和跟踪；进行水下通信和导航，保障舰艇、反潜飞机和反潜直升机的战术机动和水中武器的使用。此外，声呐技术还广泛用于鱼雷制导、水雷引信，以及鱼群探测、海洋石油勘探、船舶导航、水下作业、水文测量和海底地质地貌的勘测等。前视声呐的声波发射基阵，一般以一个扇面向前或者向垂直方向(向上、向下)发射脉冲信号，因此，前视声呐主要应用于水下航行器的导航避碰，特定目标物的扫描检测等。当下，由于水下恶劣危险的环境，海洋产业在发展中面临着迫切的产业智能化升级需求。为了解决该类问题，将光学技术、声学技术和ai算法更好的融入到海洋产业中，需要研究一种准确率高、检测速度快的目标检测方法。

2、目标检测算法主要分为单阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法，两阶段目标检测算法如faster r-cnn等，将目标检测任务分为两个阶段。第一阶段使用区域提取网络生成候选检测框，第二阶段在这本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于方法包括以下步骤：

2.如权利要求1的一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤S2包括：所述预处理包括：锐化处理、双边滤波处理以及白化处理；

3.如权利要求1的一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤S3包括：

4.如权利要求1的一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤S4包括：

5.如权利要求1的一种改进YOLO V5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤S6包括：

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【技术特征摘要】

1.一种改进yolo v5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于方法包括以下步骤：

2.如权利要求1的一种改进yolo v5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤s2包括：所述预处理包括：锐化处理、双边滤波处理以及白化处理；

3.如权利要求1的一种改进yolo v5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤s3包括：

4.如权利要求1的一种改进yolo v5的前视声呐图像缺陷目标检测方法，其特征在于，步骤s4包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：汤丁丁，卢仲兴，汪小东，刘学进，郭二卫，张利娜，湛德，崔航，董凯锋，晋芳，杨越，宋俊磊，莫文琴，
申请(专利权)人：中建三局绿色产业投资有限公司，
类型：发明
国别省市：