一种基于改进YOLOv3的海上人体目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv3的海上人体目标检测方法，构建改进YOLOv3的特征提取网络，并从不同层提取得到三个不同尺度的特征图，送入特征金字塔网络进行特征融合，构建改进的YOLOv3的损失函数，采用聚类算法对制作的数据集中的目标框的高和宽进行聚类，获得预测需要的锚框；将训练集数据送入到改进后的模型中进行训练，得到最终的检测模型；将待检测的图像送入到训练好的模型中，模型将检测出来的海上人体目标用矩形框显示出来。与现有技术相比，本发明所实现的改进后的模型比YOLOv3模型的检测精度提升了7.79个百分点，具有显著的提升。将其应用于海上人体目标搜寻领域，能够提高搜寻的效率。