【摘 要】
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针对水域场景夜间能见度极低，难以实现人员目标检测与定位的问题，结合红外热成像技术与深度学习目标检测算法，研究了一种黑暗环境下水域人员目标检测方法。经过多场景实地采集，自主构建了一套热成像水域场景下的人员目标数据集IR-YZ。在对比经典目标检测方法在IR-YZ数据集上的性能的基础上，针对热成像特点与水域环境特点，提出了一种增强型轻量级水上目标检测网络IWPT-YOLO（infrared water
【基金项目】
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湖南省自然科学基金重大项目（S2021JJZDXM0022）； 湖南省重点研发计划（S2021GCZDYF0800）； 珠海云洲智能科技有限公司委托课题（H202191400326）项目资助；
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针对水域场景夜间能见度极低，难以实现人员目标检测与定位的问题，结合红外热成像技术与深度学习目标检测算法，研究了一种黑暗环境下水域人员目标检测方法。经过多场景实地采集，自主构建了一套热成像水域场景下的人员目标数据集IR-YZ。在对比经典目标检测方法在IR-YZ数据集上的性能的基础上，针对热成像特点与水域环境特点，提出了一种增强型轻量级水上目标检测网络IWPT-YOLO（infrared water person target-YOLO）。实验结果表明，IWPT-YOLO算法具有精确、快速、简洁等优势，其模型大小为93 MB,平均精度mAP达到了85.34%,检测速度达到了20.975 FPS,比经典算法YOLOv3网络与SSD网络在模型大小、平均精度与检测速度上均有提高，验证了IWPT-YOLO算法对水域场景下的热成像人员目标具有更好的检测性能，更明显的优势。
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