基于改进均值滤波的水下静目标识别方法研究  

作　　者：李孟霏 梁镜 冯朝 

机构地区：[1]中国船舶集团有限公司第七一〇研究所,湖北省宜昌市443000

出　　处：《电子技术与软件工程》2023年第8期178-181,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

摘　　要：本文提出了一种基于改进的均值滤波目标识别方法。该方法通过剔除滤波窗口中的野值,然后以滤波窗口中像素点值与其归一化加权值相乘实现图像的滤波预处理,再用YOLOv5s作为目标识别网络对可疑目标进行初识别,最后通过目标尺度特征匹配完成并对深度学习识别结果的筛选。实验结果表明,该方法可以有效的提升图像的信噪比,提高声呐图像中目标识别准确率,并输出真实的目标信息。

关 键 词：水下目标识别 前视声纳 均值滤波 目标筛选 YOLOv5s 

分 类 号：U666.7[交通运输工程—船舶及航道工程] TJ6[交通运输工程—船舶与海洋工程] TP391.41[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]