基于改进YOLOv8的红外船舶检测.docxVIP

基于改进YOLOv8的红外船舶检测

目录

1.内容描述...............................................2

1.1红外船舶检测背景及意义..............................2

1.2研究内容及目标......................................3

1.3文献综述............................................4

2.相关技术概述...........................................5

2.1红外成像技术........................................7

2.2目标检测技术概述....................................8

2.3YOLOv8模型介绍......................................9

3.改进YOLOv8模型........................................10

3.1红外数据增强策略...................................11

3.2改进的Feature......................................12

3.3交叉注意力机制.....................................13

3.4改进的损失函数.....................................14

4.实验方法..............................................15

4.1数据集介绍.........................................16

4.2实验环境配置.......................................17

4.3模型训练及验证.....................................17

4.4性能评估指标.......................................19

5.实验结果与分析........................................19

5.1模型训练结果.......................................20

5.2对比实验分析.......................................21

5.3定性结果分析.......................................22

6.结论与展望............................................23

6.1研究成果总结.......................................24

6.2未来研究方向.......................................25

1.内容描述

本文档主要关注于使用改进后的8算法进行红外船舶检测的研究。为了应对传统热成像技术在复杂海洋环境中识别船舶的挑战，本工作着重于调整8的架构，增强其在红外光谱下的目标检测能力。通过优化8的训练流程、引入更适应红外特征的卷积神经网络结构、以及结合高精度数据集和高效的训练技术，本提案旨在实现红外船舶检测领域的重大突破，为自动化和智能监控系统提供强大的后盾。本文档将详细描述改进8算法的构建过程、实验设计与结果分析，以及对实际应用前景的展望，以期在提高红外目标检测精度和实时性的同时，推动海洋智能监控技术的发展。

1.1红外船舶检测背景及意义

随着全球气候变化和水上交通的日益频繁，海上安全保障和环境保护问题越来越受到重视。红外成像技术作为一种无光干扰、全天候的有效检测手段，在船舶检测、导航和海上救援等领域展现出巨大潜力。红外船舶检测通过对海面温度场的感知，可以有效识别出船只的位置和状态，对于实现船舶实时监控、避免碰撞事故、提高海上航行安全具有重要意义。

此外，传统的基于可见光图像的物体检测方法在水面悬浮物较多或者云雾天气条件下效果不佳。红外图像由于其对水面的散射和吸收影响较小，能够提供更加清晰和可靠的检测结果。同时，红外成像技术在夜间或者恶劣天气条件下依然能够保持较高的识别率和检测精度，这对于提高船舶航行安全、执行海洋环境保护任务具有重要的现实意义。

基于改进8的红外船舶检测技术