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作者：李世宝;李晨;李作志;王兆宇;贾泽昆;
单位：中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院;青岛港应急救援有限公司;
摘要：针对海上搜救图像中遇难人员在水面露出的面积小并且容易受到海浪反光、雨雾天气等恶劣环境影响，导致特征提取困难的问题，提出一种海浪上下文信息补偿小目标检测算法。首先，通过基于滑动窗口的图像预处理模块将图像进行裁剪，把关注点集中在目标物体周围，并减少图像中的无关区域，降低了计算量并提高了准确率；其次，提出一种海浪上下文模块，首次通过分析海浪的运动方向和强度，提取海浪上下文信息来辅助海上搜救小目标检测，提高检测精度。在SeaDronesSeev1和SeaDronesSeev2数据集上的实验结果表明，所提算法平均精度分别达到了73.29%和87.81%，相比YOLOv7-tiny算法，平均精度分别提高了21.84%和6.5%。所提算法提高了海上搜救小目标的检测精度，提高了海上搜救的效率。
关键词：卷积神经网络;;目标检测;;无人机;;海上搜救;;上下文信息;;YOLOv7-tiny
基金资助：国家自然科学基金项目（61972417）;; 山东省自然科学基金项目（ZR2020MF005,ZR2023LZH010）
