技术特征：
技术总结
一种多阈值动态统计的深海目标在线检测识别方法，属于机器视觉领域。本发明利用水下机器人平台充分考虑深海区域环境信息，对卷积神经网络中锚点产生矩形种类及数目进行修正；训练模型时，在损失函数模块中添加最小稳定数值检测程序，在稳定的最小值处停止训练得到最佳模型；改变制作的数据集中训练、验证和检测的图片的数量比例，得到不同的训练结果，选择检测和识别准确度最高的比例选练出来的模型来添加到水下机器人的视觉模块中进行实时的目标检测识别；采用一种改进的多阈值动态开窗方式进行目标数量检测，每个阈值高度的检测带检测到不同的目标数量进行计数统计。本发明比传统目标检测识别方法更加快速和准确，对复杂环境的适应性更强。
技术研发人员：张伟;李晔;王博;廖煜雷;陈启贤;贾知浩;王有康;庞硕;姜权权;顾华宇;武皓微
受保护的技术使用者：哈尔滨工程大学
技术研发日：2018.09.01
技术公布日：2019.02.15