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一种基于YOLOv11改进的水下船体清洗机器人目标检测方法
洪欣扬, 贾博伟, 陈道毅
船舶
2025, 36 (04):
13-26.
DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2025.041
在水下船体清洗任务中,对污损及障碍物等目标的检测和精准识别是提升自动化清洗效能的关键。当前水下船体清洗机器人多依赖人工视觉实现环境感知与目标定位,存在效率瓶颈和安全隐患。该文基于YOLOv11框架,提出改进模型 YOLO-HC,构建多尺度扩张注意力模块（MSDA_C2PSA）以增强跨尺度特征提取能力,采用双向加权特征金字塔优化多层级目标表征融合,并通过动态检测头集成多种注意力机制进一步提升检测鲁棒性。自建水下船体表面数据集实验表明：该模型在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标上分别达到87.0%和62.4%,较基线模型分别提升2.2%和3.4%。该研究为水下船体清洗任务提供了准确高效的目标检测方法,推动了船体清洗向智能无人化目标更近一步。
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