【摘 要】
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浮标是一种用于获取现场水域水文信息的实况监测装置,是江河湖海等水域信息化建设的重要手段。浮标长期工作于复杂、恶劣的水域环境中,难免出现能源耗尽、损坏等导致失联、失效的情况,需要对其打捞维护。除此之外,临海各国投放非法的漂流浮标恶意侦听我国边海防部署信息,侵害我国合法海洋权益。因此,水面浮标检测在民用和军事上均具有重要意义。然而,传统的人工打捞方式存在随机性高、成本高和时效性差等问题。随着技术的发展
【基金项目】
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广西重点研发计划项目“面向海洋浮标监测的无人机载智能感知终端研制”；
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浮标是一种用于获取现场水域水文信息的实况监测装置,是江河湖海等水域信息化建设的重要手段。浮标长期工作于复杂、恶劣的水域环境中,难免出现能源耗尽、损坏等导致失联、失效的情况,需要对其打捞维护。除此之外,临海各国投放非法的漂流浮标恶意侦听我国边海防部署信息,侵害我国合法海洋权益。因此,水面浮标检测在民用和军事上均具有重要意义。然而,传统的人工打捞方式存在随机性高、成本高和时效性差等问题。随着技术的发展,无人机载平台的目标检测成为军事、民用的重要侦查手段。传统的图像目标检测方法通常是人工进行特征提取,计算量庞大、抗干扰能力较差。另外,无人机受限于续航能力和负载能力,无法搭载重量大、能耗高的大型GPU计算设备,且目前的机载通信技术限制了无人机可覆盖的巡查范围。针对这些问题,本文在广西重点研发计划项目“面向海洋浮标监测的无人机载智能感知终端研制”的支持下,设计了基于无人机的水面浮标检测系统,具体工作主要在以下几个方面:（1）针对无人机视角下水面浮标成像像素小导致特征微弱的问题,提出了基于深度卷积神经网络的ACB-DSE-YOLOv3目标检测算法,该算法使用非对称卷积（Asymmetric Convolution Block,ACB）替换YOLOv3中特征提取网络的标准方形卷积,进一步,在特征提取网络的后端引入基于SENet改进的双支路特征增强模块（Dual Squeeze and Excitation,DSE）,以获取图像通道之间的依赖性,提升有效特征表达能力的同时弱化无效特征,达到了特征增强的效果。实验验证了本文的ACB-DSE-YOLOv3目标检测算法相比原始YOLOv3算法提升了10.4%,并对模型进行Tensor RT加速,在保证算法实时性的前提下提升了算法精度,以适应机载嵌入式应用环境。（2）为验证ACB-DSE-YOLOv3算法在机载嵌入式系统的可行性,并结合项目实际需求,设计了具备嵌入式处理、图像识别、远程无线通信等技术的水面浮标检测系统。系统采用英伟达的高性能小型嵌入式设备Jetson AGX Xavier作为机载感知系统的处理核心,采用重量轻、体积小的可见光摄像头感知环境,远程无线通信采用“宽带+窄带”通信模式,其中宽带通信负责图像实时传输,窄带通信负责GPS定位信息和检测结果报文回传,实现了水面浮标实时检测、数据实时传输和地图定位功能。通过实验测试,验证了ACB-DSE-YOLOv3算法的有效性和可行性,同时,无人机载系统的测试结果完全符合“面向海洋浮标监测的无人机载智能感知终端研制”要求的水面浮标实时检测和远距离通信需求。
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