基于改进MobileNetV3-SSD的河道排污口目标检测研究

作     者：徐伟 王建华 郑翔 王昱博 冯居 姜洪岩 田雨 钱建华 张欣尧 XU Wei;WANG Jian-hua;ZHENG Xiang;WANG Yu-bo;FENG Ju;JIANG Hong-yan;TIAN Yu;QIAN Jian-hua;ZHANG Xin-yao

作者机构：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201306 上海遨拓深水装备技术开发有限公司上海201306 

出 版 物：《环境监测管理与技术》 (The Administration and Technique of Environmental Monitoring)

年 卷 期：2023年第35卷第5期

页      面：63-67页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0815[工学-水利工程] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62176150) 

主　　题：MobileNetV3-SSD模型 图像处理 深度学习 河道排污口 

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%。