基于深度学习的水下目标声学识别与定位技术研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 岳成海2,3,4 ; 王旭2,3,4; 宫俊玲2,3,4; 曾俊宝1,3,4; 徐高朋1,3,4
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| 刊名 | 数字海洋与水下攻防
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| 出版日期 | 2021 |
| 卷号 | 4期号:6页码:492-497 |
| 关键词 | 目标识别 声图合成 侧扫声呐 深度学习 Darknet框架 |
| ISSN号 | 2096-5753 |
| 其他题名 | Research on Underwater Target Recognition and Location Technique Based on Deep Learning |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 为实现自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)的自主目标探测识别与定位任务,以侧扫声呐数据为依据,考虑到扫描式声呐成像的特点,针对金属球类目标,基于Darknet框架设计了一种轻量化深度学习目标识别模型,并结合人工特征进行目标特性分析。同时对声呐图像设计了有效的图像增强方法。实验表明:上述目标识别方法在保证目标识别准确率的同时,具有较高的目标识别速率,适于低功耗嵌入式平台部署。 |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金面上项目（42176194） ; 国家重点研发计划资助项目（2017YFC0821204） |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30303]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 沈阳自动化研究所_水下机器人研究室 |
| 通讯作者 | 岳成海 |
| 作者单位 | 1.辽宁省水下机器人重点实验室 2.中国科学院光电信息处理重点实验室 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 岳成海,王旭,宫俊玲,等. 基于深度学习的水下目标声学识别与定位技术研究[J]. 数字海洋与水下攻防,2021,4(6):492-497. |
| APA | 岳成海,王旭,宫俊玲,曾俊宝,&徐高朋.(2021).基于深度学习的水下目标声学识别与定位技术研究.数字海洋与水下攻防,4(6),492-497. |
| MLA | 岳成海,et al."基于深度学习的水下目标声学识别与定位技术研究".数字海洋与水下攻防 4.6(2021):492-497. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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