一种基于在线学习的OL-YoloV5船舶检测方法(船舶识别检测,港口自动化管理/无人船,无人艇的自主感知与避障/渔业管理,渔政执法辅助识别)

本发明公开了一种基于在线学习的OL‑YoloV5船舶检测方法，包括步骤：S1、获取目标船舶数据并对获取到的目标船舶数据的基类样本数据集进行预处理；S2、基于应用环境预设船舶检测模型的训练参数；S3、基于步骤S2预设的船舶检测模型的训练参数，对步骤S1处理后的基类样本数据集进行训练，创建YoloV5船舶检测模型；S4、通过在线学习方法对步骤S3建立的YoloV5船舶检测模型进行修改，不断地学习新船舶样本特征，得到OL‑YoloV5船舶检测模型。本发明解决了只需采集少量的新船舶样本数据集，就能对新旧船舶数据集有着很好的检测效果，有效的缓解了难以采集海上船舶数据集的难点问题。

《一种基于在线学习的OL-YoloV5船舶检测方法(船舶识别检测,港口自动化管理/无人船,无人艇的自主感知与避障/渔业管理,渔政执法辅助识别)》是一发明专利，专利号为 2022112929719，当前法律状态为已下证，由武汉科技大学提出申请，发明人为陈姚节;刘文正;陈黎;林云汉，申请日期为2022-10-21，公开（公告）日期为2024-07-02，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/54 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于在线学习的OL‑YoloV5船舶检测方法，包括步骤：S1、获取目标船舶数据并对获取到的目标船舶数据的基类样本数据集进行预处理；S2、基于应用环境预设船舶检测模型的训练参数；S3、基于步骤S2预设的船舶检测模型的训练参数，对步骤S1处理后的基类样本数据集进行训练，创建YoloV5船舶检测模型；S4、通过在线学习方法对步骤S3建立的YoloV5船舶检测模型进行修改，不断地学习新船舶样本特征，得到OL‑YoloV5船舶检测模型。本发明解决了只需采集少量的新船舶样本数据集，就能对新旧船舶数据集有着很好的检测效果，有效的缓解了难以采集海上船舶数据集的难点问题。

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