| 基于改进MobileNetV3-SSD的河道排污口目标检测研究 |
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| 引用本文： | 徐伟,王建华,郑翔,王昱博,冯居,姜洪岩,田雨,钱建华,张欣尧.基于改进MobileNetV3-SSD的河道排污口目标检测研究[J].环境监测管理与技术,2023(5):63-67. |
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| 作者姓名： | 徐伟 王建华 郑翔 王昱博 冯居 姜洪岩 田雨 钱建华 张欣尧 |
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| 作者单位： | 上海海事大学，航运技术与控制工程交通行业重点实验室;上海遨拓深水装备技术开发有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（62176150） |
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| 摘 要： | 为实现对水系入河排污口有效、准确的自动检测，提出一种基于改进MobileNetV3-SSD的深度学习模型。在MobileNetV3-SSD模型的基础上，使用K-means聚类算法和遗传算法，对先验框的宽高比进行调整，使得预测框更好地匹配真实框。引入多尺度特征融合模块，提高模型对小排污口的检测能力。引入改进的CBAM注意力模块，减少模型在排污口检测时计算的参数数量。使用可变形卷积替代普通卷积，自适应地捕获不同排污口的形态与尺度信息，提升模型的特征提取能力。实验结果表明，改进后MobileNetV3-SSD模型的平均精度为89.36%,F1分数为91.88%,较改进前分别提升4.83%和5.03%。
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| 关 键 词： | MobileNetV3-SSD模型 图像处理 深度学习 河道排污口 |
Target Detection at Sewage Outlets Based on Improved MobileNetV3-SSD |
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