首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 工程科技II > 武器工業(yè)與軍事技術(shù) > 水下無人系統(tǒng)學(xué)報 > 基于深度卷積特征的水下目標智能識別方法 【正文】
基于深度卷積特征的水下目標智能識別方法
杜雪; 廖泓舟; 張勛 哈爾濱工程大學(xué)海洋裝置與控制技術(shù)研究所; 黑龍江哈爾濱150001
- 無人水下航行器
- 智能識別
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 遷移學(xué)習(xí)
摘要：無人水下航行器(UUV)由于本身的便利性和自主性在水下探測方面相比傳統(tǒng)探測具有很大優(yōu)勢,對UUV水下目標智能識別方法的研究具有重要意義。針對水下環(huán)境的高噪聲、低對比度的特點,文中首先使用中值濾波和局部增強處理進行水下圖像預(yù)處理,基于水下圖像的小樣本特點,提出借鑒牛津大學(xué)視覺幾何組網(wǎng)絡(luò)(VGGNet)的逐層遞增卷積層思想,利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)設(shè)計水下智能識別框架并利用大數(shù)據(jù)集Cifar-10進行一次訓(xùn)練,以學(xué)習(xí)圖像通用特征;同時使用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強技術(shù)進行二次學(xué)習(xí),以學(xué)習(xí)水下目標特有特征,解決水下數(shù)據(jù)集不足的情況,防止過擬合。通過仿真試驗進行識別效果驗證,仿真結(jié)果表明,在特定測試集下提出的水下目標智能識別方法在識別效果與自動化程度方面相比傳統(tǒng)識別算法具有明顯優(yōu)勢。
- 無人水下航行器
- 智能識別
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 遷移學(xué)習(xí)
摘要：無人水下航行器(UUV)由于本身的便利性和自主性在水下探測方面相比傳統(tǒng)探測具有很大優(yōu)勢,對UUV水下目標智能識別方法的研究具有重要意義。針對水下環(huán)境的高噪聲、低對比度的特點,文中首先使用中值濾波和局部增強處理進行水下圖像預(yù)處理,基于水下圖像的小樣本特點,提出借鑒牛津大學(xué)視覺幾何組網(wǎng)絡(luò)(VGGNet)的逐層遞增卷積層思想,利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)設(shè)計水下智能識別框架并利用大數(shù)據(jù)集Cifar-10進行一次訓(xùn)練,以學(xué)習(xí)圖像通用特征;同時使用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強技術(shù)進行二次學(xué)習(xí),以學(xué)習(xí)水下目標特有特征,解決水下數(shù)據(jù)集不足的情況,防止過擬合。通過仿真試驗進行識別效果驗證,仿真結(jié)果表明,在特定測試集下提出的水下目標智能識別方法在識別效果與自動化程度方面相比傳統(tǒng)識別算法具有明顯優(yōu)勢。
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水下無人系統(tǒng)學(xué)報
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- 工業(yè) 快捷分類
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主管單位：中國船舶重工集團公司;主辦單位：中國船舶重工集團公司第七0五研究所
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