基于深度学习的声呐图像目标检测.pdf

简介：
本文探讨了利用深度学习技术提高声呐图像中目标检测精度的方法和模型，旨在提升水下环境中的物体识别能力。 声呐技术是海洋探测的重要工具之一，通过利用声波在水中的传播特性来进行水下信息的探测、定位及通信。自问世以来，它一直是水下探测领域的关键组成部分。然而，由于受到海水介质以及接收设备限制的影响，声呐图像往往存在噪声斑点、边缘模糊、亮度不均和分辨率低等问题，这为声呐图像处理技术提出了挑战。 近年来，深度学习尤其是卷积神经网络（CNNs）在图像识别领域取得了显著进展，并展现出强大的优势。张家铭与丁迎迎来自江苏自动化研究所的研究团队提出了一种基于深度学习的声呐图像目标识别方法。 研究者首先采用中值滤波预处理技术去除噪声，这是一种非线性滤波方式，可以有效消除椒盐噪点同时保留边缘信息。接着使用Canny算法进行边缘检测，以提高后续特征提取和目标识别的效果。此外，霍夫变换被用于检测图像中的直线特征。 为了进一步优化声呐图像的分割效果，研究者采用自适应阈值化方法实现目标分割，并利用卡尔曼滤波器对跟踪到的目标进行动态预测与过滤处理。随后使用卷积神经网络自动提取并分类识别目标对象。 实验结果表明该方法在多种类型的声呐图像上均表现出较高的准确率和鲁棒性，展示了深度学习技术应用于声呐图像领域中的巨大潜力和发展前景。未来随着算法优化及计算能力的提升，这一领域的研究将取得更多突破性的成果，并为海洋探测、水下目标识别等领域提供更加精确高效的解决方案。