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YOLOv5改进策略|YOLOv5 ⾃主检查和跟踪相关的任务|基于视觉的⽆⼈⽔⾯舰艇⾃主导航 极端海洋条件

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目录

介绍

解决方案

目标检测的视觉

结论

        视觉感知是无人水面舰艇(USV)自主导航的重要组 成部分，特别是与自主检查和跟踪相关的任务。这些任务涉及基于 视觉的导航技术来识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能 ⻅度降低使得基于视觉的方法难以正常工作。为了克服这些问题， 本文提出了一种基于视觉的自主导航框架，用于在极端海洋条件下 跟踪目标物体。所提出的框架由一个集成感知管道组成，该管道使 用生成对抗网络(GAN)来消除噪声并突出显示对象特征，然后再 将其传递给对象检测器(即YOLOv5)。然后，USV 使用检测到的 视觉特征来跟踪目标。所提出的框架已经在沙尘暴和雾导致能⻅度 极度降低的情况下进行了彻底的模拟测试。将结果与基准 MBZIRC 模拟数据集上最先进的去雾方法进行比较，所提出的方案

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