本文深入探讨了深度学习在水下声呐图像目标识别与分类中的应用,特别是在应对水下环境复杂性和声呐图像特殊性方面的挑战。研究聚焦于深度学习特征提取技术,通过卷积神经网络(CNN)模型对水下声呐图像进行特征提取,并利用支持向量机(SVM)等分类器进行目标识别与分类。实验结果表明,本文提出的基于深度学习的特征提取方法能够显...
系统性地梳理声呐图像目标识别技术[6],对水下目标识别应用研究具有重要的指导意义。基于此,第2节介绍了典型成像声呐的工作原理和应用场景;第3节和第4节分别对二维成像声呐图像识别和三维成像声呐图像识别方法进行综述;第5节对声呐图像多帧跟踪进行归纳总结;第6节对声呐图像识别存在的问题进行总结和对新技术、新思想进...
本次活动我们有幸邀请到霍冠英教授,向河海学子带来以“水下声呐图像目标检测与识别研究”为主题的讲座。讲座针对复杂海洋环境噪声、强灰度畸变、目标形态多样且样本稀缺的声呐图像目标检测与识别的难题,开展了以下研究:① 借鉴人眼视觉机理,结合轮廓波变换实现声...
中新网上海4月7日电 (王子涛)针对机动车乱鸣号的社会现象，上海市公安局交警总队近日开发完成了“违法鸣号辅助查处系统”。该系统利用“声呐定位+图像识别”等技术，可对一定区域内机动车鸣号的违法行为进行自动抓拍。目前，上海已安装使用该系统的路段共有5处：延安中路近华山路路段、局门路近徐家汇路路段、延安西路...
侧扫声纳案例图像识别 侧扫声纳声图像识别是非常重要的一个环节,声图像里面包含丰富的内容,关注每个细节才会更快更好的完成任务,本文分两部分:基础学习和案例学习。 基础学习 侧扫声纳工作时两侧换能器发射短脉冲声信号,声波按球面波方式向外传播,碰到水面、水底或水体物体会产生散射,反向散射波返回换能器,转换为电信...
专利摘要显示,本发明属于声纳图像处理技术领域,涉及一种基于声呐图像分割的目标识别方法和计算装置,其中,所述声呐图像分割的目标识别方法包括以下步骤:1)获取已有声呐图像的数据集;2)搭建由编码器和解码器组成的目标识别模型;3)将所述数据集自所述编码器输入所述目标识别模型,对所述目标识别模型进行初训练;4)对数据...
摘要:提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术，能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别，较大减少了人工成本，也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络，并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于...
1.一种基于AUV的侧扫声呐图像识别方法,具体步骤如下: 步骤一、通过搭载在AUV上的侧扫声呐图像识别系统采集并获取声呐原始数据流; 步骤二、对步骤一中所获声呐原始数据流进行实时解析,然后将解析后的数据进行声呐图像的拼接,并对其进行矫正; 步骤三、将步骤二实时解析后的图像输入到提前训练好的深度卷积神经网络模型之...
中新网上海4月7日电 (王子涛)针对机动车乱鸣号的社会现象,上海市公安局交警总队近日开发完成了“违法鸣号辅助查处系统”。该系统利用“声呐定位+图像识别”等技术,可对一定区域内机动车鸣号的违法行为进行自动抓拍。 目前,上海已安装使用该系统的路段共有5处:延安中路近华山路路段、局门路近徐家汇路路段、延安西路...
一种前视声呐图像水下目标在线识别方法及设备.pdf,本发明公开了一种前视声呐图像水下目标在线识别方法及设备,该方法通过将收集的前视声呐图像数据集输入预训练的yolo‑v3深度学习检测模型进行微调训练后,将模型文件、权重文件和配置文件一起经过ATC工具转换得到离线模型