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作者：丁飞;张祥林;刘明君;
单位：阜阳师范大学计算机与信息工程学院;
摘要：为解决内河航道通航时船舶相互遮挡导致的错检和漏检问题，提出一种基于改进YOLOv5模型的内河道船舶检测方法。该方法采用C2f模块以捕捉和融合多尺度特征，增强低级特征的语义信息；引入Shuffle Attention模块强化特征表示，使模型能够聚焦于信息量更大的区域，并有效抑制无关特征；同时，采用Wise-IoU损失函数，有效防止低质量锚框产生有害梯度，加速模型的优化过程。研究结果表明：改进后模型的平均精度mAP_(@0.5)达到98.9%,m AP_(@0.5:0.95)达到79.1%，较原YOLOv5模型分别提高了1.2和2.8个百分点。此外，针对数据集中的6种船舶分别进行实验，实验结果显示各种船舶的检测精度均有提升，其中内河航道常见的矿砂船的mAP_(@0.5)提升了1.5个百分点，mAP_(@0.5:0.95)提升5.9个百分点。研究结论为内河道船舶检测提供了可靠的技术支持。
关键词：内河航道;;船舶检测;;YOLOv5模型;;注意力机制;;Wise-IoU损失函数
基金资助：安徽省教育厅自然科学研究重点项目（KJ2021A0657）;; 阜阳师范大学阜阳市人工智能产业链研究创新团队项目（CYLTD202213）;阜阳师范大学博士科研启动基金项目（2020KYQD0026）
