文章标题：基于分层推理的海上目标智能识别方法

文章作者：许莹琪, 李超, 钱仁军
关 键 字：海上目标;智能识别;分层推理;YOLO;ResNet
文章摘要：传统依赖人工目视或摄像设备的海上目标识别方式早已无法满足现代海洋监测的需求，采用智能识别技术成为当前提升海上安全与资源管理效率的关键手段。为满足海上目标实时的高精度识别需求，提出一种基于分层推理的海上目标智能识别方法。通过构建YOLOv8、ResNet50联合分层推理模型，采用粗检测、细分类逻辑嵌套、逐步递进的方式提高识别速度与准确率。基于建立的海上船舶目标数据集开展实验，结果表明，本文提出的分层推理模型检测准确率达到90.2%，每秒帧数73.0，优于其他单层图像检测模型，且能够较好地平衡海上目标图像识别的精度和效率，实现海上目标在细分类下的准确、快速识别。