【摘要】针对水下机器人打捞作业需求，本文研究了一种综合水下目标特征和深度学习方法优势进行水下图像目标识别与参数提取方法。首先，针对所需水下目标的特征，本文对 YOLOv3 算法在网络结构上做出改进，使其适用于特定水下目标的检测。其次，本文研究了一种融合多维特征标记的水下图像目标角度估计方法，根据水下作业工具的整体结构特征，选取目标上属于两个维度的三个特征标记，通过提取特征标记在图像中的坐标信息得到水下作业工具在图像中的角度信息。最后，通过制作水下作业工具数据集，并针对特定的检测目标与检测需求，优化训练方式及训练参数，获取检测模型，并与训练得到的原始 YOLOv3 检测模型通过性能指标计算及检测结果与参数提取结果做对比实验分析，验证了方法的有效性。