基于FT-2000/4的深度学习声图检测算法部署OA
论文基于国产开发板FT-2000/4,设计水下声图自主识别系统。通过训练轻量化识别算法YOLOv5-Lite得到了声图检测模型,结合MNN、NCNN推理引擎实现了深度学习声图检测算法在FT-2000/4开发板的部署。对FT-2000/4开发板上YOLOv5-Lite对声图目标的检测性能进行了评估,验证了自主识别系统设计的有效性。
陈佳杰;范越;张鹏;刘丹丹
盐城工学院,盐城224051海军工程大学,武汉430000国防科技大学,长沙410073盐城工学院,盐城224051
信息技术与安全科学
自主识别FT-2000/4YOLOv5-Lite深度学习
《舰船电子工程》 2026 (5)
P.185-187,195,4
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