基于全局-局部跨注意力融合的多尺度海洋底栖生物检测方法
申请号:CN202511031235
申请日期:2025-07-25
公开号:CN120954049A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于全局‑局部跨注意力融合的多尺度海洋底栖生物检测方法,包括:采用水下机器人采集海底数据信息并进行预处理,建立多尺度海洋底栖生物数据集;对多尺度海洋底栖生物数据集进行预处理并划分为训练集和测试集;搭建基于全局‑局部跨注意力融合的多尺度底栖生物检测框架;采用训练集对多尺度底栖生物检测框架进行训练获得多尺度海洋底栖生物检测模型;对完成训练的多尺度海洋底栖生物检测模型进行部署和超参数调整,将获得的模型用于检测海洋底栖生物。该方法引入了直方图均衡化对图像进行预处理,有效增强图像对比度,改善水下图像因光照不均、色彩退化或模糊导致的低对比度问题。
技术关键词
海洋底栖生物
直方图均衡化方法
输出特征
水下机器人
评估图像数据
融合多尺度特征
注意力机制
卷积模块
多分支
通道
网络
预训练模型
多层感知机
框架