声呐图像

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基于双密度双树复数小波和模糊优化的声呐图像目标增强方法研究
《计算机应用与软件》2025年第4期245-250,共6页张静 胡健阳 段先华 
国家自然科学基金项目(61806087);江苏省研究生创新项目(SJCX20_1475)。
为了更好地消除噪声对声呐图像的影响,提高声呐图像目标的识别质量,提出一种双密度双树复数小波变换(DDDTCWT)和模糊优化的方法。该方法通过双树结构消除因间隔采样丢失实用信息的缺陷,对分解后的低频分量采用改进的模糊优化算法,对高...
关键词：双密度双树复数小波 模糊优化理论 声呐图像 目标增强 
低检测置信度下轻量化水下多目标跟踪算法
《舰船科学技术》2025年第6期128-133,共6页张文凯 余敏 刘浩煜 叶颢 冯琳琳 汤奇荣 
国家自然科学基金资助项目(62373285);上海市产业协同创新项目(HCXBCY-2022-051);机器人技术与系统全国重点实验室开放基金(SKLRS-2024-KF-04);某部基础科研计划项目(XXXX2022YYYC133)。
水下声呐图像存在背景噪声严重等问题,导致水下分类器输出大量检测低置信度对象。而现有的水下多目标跟踪框架大多简单排除低置信度目标,导致跟踪轨迹中断。本文提出一种低检测置信度下水下多目标跟踪算法YOLO-Fair MOT;引入多通道随机...
关键词：水下多目标跟踪 前视声呐图像 轻量化 YOLOv5 Fair MOT 
基于计算机图形学的声呐图像生成方法设计
《电声技术》2025年第2期70-72,共3页王碧波 
为降低声呐图像获取成本并缩短开发周期,提出一种基于计算机图形学的声呐图像生成方法。该方法结合体素建模、声线追踪以及基于物理的渲染技术,在计算机中模拟声呐成像过程。实验结果表明,该方法能够生成逼真的合成声呐图像,在不同观测...
关键词：声呐成像 计算机图形学 体素建模 
融合YOLOv5算法与卡尔曼滤波的水面无人船水界线检测方法
《电声技术》2025年第2期73-77,共5页孙喆 
现有的水面无人船水界线检测方法存在精度不足、健壮性差以及实时性难以保障等问题。针对这些不足,提出一种融合YOLOv5算法与卡尔曼滤波的水面无人船水界线检测方法。利用无人船上的声呐接收列阵获取回声时间延迟和回波强度,并将收集的...
关键词：YOLOv5 声呐图像 卡尔曼滤波 无人船 水界线检测 
前视声呐图像小目标智能感知与跟踪算法
《哈尔滨工程大学学报》2025年第1期129-137,共9页贾昊明 于晓阳 周天 
国家自然科学基金项目(42306212,62076215,42176188);黑龙江省自然科学基金项目(LH2023D018);海南省自然科学基金项目(421CXTD442).
针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任...
关键词：前视声呐图像 多目标跟踪 深度学习 注意力机制模块 空间转深度 非跨步卷积 迁移学习 YOLOv5_cs 
图形处理算法在侧扫声呐图像处理上的应用
《舰船科学技术》2024年第24期104-108,共5页陈淇玮 
侧扫声呐在水下搜寻作业的过程中会受到环境、噪声以及机器本身等诸多不确定的因素干扰,声呐生成的图像会受到较大的影响,从而干扰探查人员对水下目标的判断。本文利用Opencv计算机视觉算法工具,使用Python建立Clahe、平滑中值卷积、形...
关键词：声呐图像 图形优化 算法模型 
基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法
《轻工科技》2024年第6期111-114,共4页陈梦醒 陈巍 陈国军 郭铁铮 
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(21)1007);南京工程学院高等教育研究课题(2023GJYB22);江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX23_1166)。
YOLOv8作为经典的单阶段目标检测算法,在颈部层能高效融合上下文信息,但面向水下人体边缘不连续的声呐图像目标检测还存在模型参数冗余、计算复杂度高的问题,不能满足端到端的工业部署要求。针对以上问题,本文在YOLOv8原网络结构中引入...
关键词：YOLOv8 水下人体声呐图像 轻量化模型 剪枝方法 
基于背景估计的合成孔径声呐图像自动均衡方法
《舰船电子工程》2024年第10期37-42,共6页雷亮 钟何平 
为了解决合成孔径声呐图像远近灰度不均衡,对比度低,图像判别困难等问题,提出了一种基于图像的局部邻域和距离向相结合的自适应背景估计的均衡方法。首先提出了基于照度模型的均衡模型,然后通过非均衡时间演化模型和构造均衡函数计算图...
关键词：灰度不均衡 照度模型 时间演化模型 残余能量 
基于拉东投影与改进卷积神经网络的小样本水下目标声呐图像识别方法被引量：1
《哈尔滨工程大学学报》2024年第10期2048-2056,共9页周光波 张培珍 莫晴舒 尹晓锋 
国家自然科学基金项目(11974084);广东省自然科学基金项目(2022A1515011067).
针对水下声呐图像质量差、样本数量少导致目标识别精确度低的问题,本文提出一种水下目标识别方法。利用增量的全向Radon投影特征图作为输入数据,结合改进结构的卷积神经网络,实现小样本声呐图像识别。实验以5种不同目标声呐图像的Radon...
关键词：水下目标识别 声呐图像 数据增量 RADON变换 卷积神经网络 迁移学习 深度学习 特征融合 
多级特征筛选和任务动态对齐的声呐图像小目标检测
《光电工程》2024年第10期116-128,共13页王燕 王宏辉 刘树东 张艳 郝泽玉 
天津市哲学社会科学规划项目(TJGL19XSX-045)。
针对声呐图像中小目标检测难度大、精度低、容易出现错检漏检的问题,本文提出一种基于YOLOv8s的声呐图像小目标检测改进算法。首先,考虑到声呐图像中的小目标通常具有低对比度且易被噪声淹没,提出了高效多级筛选特征金字塔网络(EMS-FPN...
关键词：水下目标检测 声呐图像 小目标检测 高效多级筛选 任务动态对齐 轻量化 
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