Data-augmented vision system for maritime object detection

doi:10.3389/fmars.2026.1883905

Data-augmented vision system for maritime object detection

2026-09-05

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AI

DOI：10.3389/fmars.2026.1883905

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在高空图像中实现对海上船只的鲁棒且多用途的检测是一个重大挑战。尽管神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），通过使机器能够从大型数据集中学习复杂模式和特征，已在众多行业中革命化了目标检测和分类，但海上船只检测仍面临挑战。其中一个挑战是AI/ML系统所需训练数据的数量和多样性有限。在本文中，我们介绍了一个系统，该系统结合使用多种传感器、显著的数据增强技术以及多种卷积神经网络（CNN）架构来测试跨传感器目标检测的韧性。我们的系统由六个主要子系统组成：图像采集、图像处理、数据增强、模型创建、感兴趣目标检测和系统验证。我们证明，数据增强子系统将跨传感器船只检测精度提高了10%以上，为设计能够在海上应用、传感器和数据集大小方面证明其鲁棒性的类似系统铺平了道路。

Keyword:

deep learning,machine learning,convolutional neural network,object detection,synthetic aperture radar,FLIR,maritime vessel,optical satellite system

Data-augmented vision system for maritime object detection

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