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文档摘要

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面向环保无人船的多任务视觉感知与模型加速研究

研究背景与意义

随着环境污染问题日益严峻，高效的环境监测与治理手段需求迫切。环保无人船作为新兴工具，能在复杂水域环境下自主作业，实现水质监测、垃圾清理、生态评估等任务。多任务视觉感知赋予无人船“视觉”能力，使其能同时识别多种目标（如污染物、动植物等），而模型加速则确保在有限硬件资源下，感知系统实时、高效运行，对于提升无人船作业效能、降低成本意义重大。

多任务视觉感知技术

目标检测与识别

采用先进的深度学习目标检测算法，如基于区域卷积神经网络（R-CNN）系列算法。以FasterR-CNN为例，其通过区域提议网络（RPN）生成可能包含目标的