基于改进YOLOX的侧扫声纳图像沉船检测方法研究

针对传统侧扫声纳图像沉船目标识别精度低的问题,引入深度学习,提出了一种改进的You Only Look Once X(YOLOX)目标检测方法。首先对收集的侧扫声纳沉船图像进行预处理,根据实测过程拖鱼的姿态、仪器设备不同等造成的成像差异进行数据增强与扩充,并构建数据集;其次以YOLOX为基础网络,根据侧扫声纳图像缺少丰富特征信息的问题,对网络进行改进,在网络的Spatial pyramid pooling(SPP)结构引入Softpool池化替换原来的池化,提取更多的细节特征信息;最后对改进前后的网络模型进行精度评估,验证改进网络的可行性。实验结果表明,改进后的网络在平均精确率均值(mAP)等精度评定指标中相较于原网络都有着显著提升,识别效果更好。该研究可为侧扫声纳探测中实时目标物检测提供研究基础。     

联合YOLOv4和迁移学习的侧扫声纳图像沉船检测

为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型。试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5%的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7%,在少样本情况下实现了沉船的高精度检测。     

基于虚警函数的侧扫声纳水下目标实时检测方法

研究了侧扫声纳系统进行水下目标探测过程中目标信号的检测问题。通过分析海底回波信号的统计模型及其参数的估计,讨论了目标信号对统计模型拟合的影响规律,提出了侧扫声纳回波信号虚警函数和虚警率的概念,及其对Ping信号中目标信号的检测方法。算例结果表明,回波信号的三种分布模型中K分布拟合程度最优,在相同虚警率的条件下,基于K分布的虚警函数目标检测率最高。该法可为侧扫声纳回波信号中目标的实时报警提供技术支撑。     

基于侧扫声纳图像海底目标物提取方法

分析了侧扫声纳数据成像原理,利用凹凸目标成像与阴影的关系,依次采用二值化处理、中值滤波处理、开启与闭合操作、Canny边缘提取等多种图像处理的手段,实现了海底目标物的提取与定位,并通过实验验证了本方法的可行性。     

侧扫声纳图像地理编码技术研究

在深入研究侧扫声纳图像地理编码理论的基础上，针对Q—MIPS格式的原始侧扫声纳图像进行了地理编码处理实验，并分析了重采样图像出现裂缝的原因，进而提出了一种较好的解决方法，最后给出了部分实验结果。     

侧扫声纳回波信号的增益控制

根据侧扫声纳回波信号的特点，提出了在工程上易实现的增益控制的方法，已在设备研制项目中得到应用。     

侧扫声纳技术在水下界址线测量中的应用

目前,沿海经济的强势发展导致用地矛盾不断凸显,各地不断提出向海要地的要求。为防止擅自扩大围填海范围的现象,水下界址线的精确测量成为其基础工作。侧扫声纳技术作为海底地形地貌的重要探测手段,本身精度满足水下界址线测量要求,同时可以提高探测效率。以广西防城港核电建设中填海界址和面积动态监测项目为例,论证了侧扫声纳系统在水下界址线测量中的可行性。同时指出,精确定位是进行围填海界址调查的关键技术。     

侧扫声纳图像变形现象与实例分析

依据侧扫声纳成像原理，研究了由于声速变化、声波束倾斜和海底坡度改变等因素所致的声图像变形现象。结合飞机残骸、港池地形等典型声图像，分析了变形原因与判释方法。     

侧扫声纳图像增强技术

随着海洋探测技术的飞速发展,侧扫声纳的图像质量和定位精度迅速提高,其应用日益广泛和深入。在声纳图像判读分析时,常常需要进行辐射改正和均衡增强。根据海底地貌声纳图像的特点,归纳了几种有效、适用的图像增强方法,并建立了声纳图像分析软件。     

基于侧扫声纳的人工鱼礁自动识别方法研究

人工鱼礁的投放是海洋牧场建设的重要措施,为实现大范围人工鱼礁信息的自动识别提取,提出了一套基于侧扫声纳影像的人工鱼礁自动识别方法。首先使用侧扫声纳后处理软件对采集的数据进行预处理,再对预处理后的图像进行均值平滑滤波整体去噪、自适应平滑滤波局部去噪、极差滤波锐化图像、提取目标边缘判定目标、二值化,最后进行矩阵运算提取礁体及其声影区,最终获得鱼礁的位置信息。实验结果表明,本方法应用于两种侧扫声纳图像人工鱼礁识别,正确度达94%以上,完整度达85%以上,且具有良好的通用性,能够为海洋牧场建设中人工鱼礁投放质量评估提供科学的数据支撑。     

侧扫声纳图像地理编码方法研究

从侧扫声纳各类数据的特点出发,通过构建声纳图像的地理编码模型,提出侧扫声纳图像地理编码方法,将声纳回波数据与定位数据一一对应。实验数据结果表明:该方法是合理可行的,不仅较好地处理了定位数据,消除了拖鱼轨迹线上的折点和扇形裂缝,而且可实现海底回波点的地理定位。     

关于多波束与侧扫声纳回波检测方法的探讨

多波束测深仪和侧扫声纳是实施国家“703”专项海洋调查任务的主要设备，理解两种设备对回波信号检测这一核心技术是掌握和正确使用它们的首要条件。文章对目前国内外流行的多波束测深仪和侧扫声纳回波信号检测方法做了详细的分析。     

多波束与侧扫声纳海底目标探测的比较分析

侧扫声纳是目前常用的海底目标(如沉船、水雷、管线等)探测工具,在测深领域,多波束以全覆盖和高效率证明了它的优越性。由于多波束具有很高的分辨率,目前在工程上已经开始应用多波束进行海底目标物的探测。对多波束和侧扫声纳进行了比较分析,并着重探讨了影响多波束分辨率的各种因素。结果表明:多波束的最大优点在于定位精度高,但其适用范围不如侧扫声纳广泛,尤其受到水深和波束角的限制,多波束和侧扫声纳在探测海底目标时具有很好的互补性,同时应用可以提高目标解译的准确性。     

侧扫声纳图像海面线检测和消除方法研究

海面线是影响侧扫声纳图像海底线跟踪和海底目标检测识别的重要因素,识别并处理海面线是侧扫声纳图像处理的主要内容。考虑到海面风浪影响及拖鱼姿态变化,提出了一种基于移动最小二乘法的侧扫声纳海面线拟合提取方法。首先根据侧扫声纳Ping回波强度的分布特征,利用迭代收敛算法得到海面线概略拟合结果;然后利用移动最小二乘法实现海面线的精确拟合;最后依据得到的海面线,抑制海面线强度,以实现消除海面线。实验结果表明：本文所述方法精度高、误差小、拟合效果佳,能很好地消除海面线。     

多波束和侧扫声纳系统在海底目标探测中的应用

介绍了多波束测深系统和侧扫声纳系统的工作原理,通过实例说明了多波束测深系统和侧扫声纳系统在海底目标探测的工作流程,总结出两种探测系统在探测海底目标上的优缺点,说明了多种探测手段的综合应用是海底目标探测技术的发展方向。     

侧扫声纳在海底管道悬空调查中的应用

海底管道在铺设及运营过程中,受各种因素的影响,会形成部分悬空状态。为保证油管的安全运营,研究了一种基于声学的快速检测方法:主要利用侧扫声纳获取油管附近声学影像,通过数据判读的方法分析并获取管线状态。然后使用该方法,在册镇海底管线调查中进行了应用测试。声学检测结论与水下探摸结果进行比较,测试结果表明该方法可高效、快速、准确并低成本地检测管线状态,可为海底管道运营与治理提供有力的技术支持。     

侧扫声纳和多波束测深系统组合探测海底目标

介绍了侧扫声纳和多波束测深系统的特点,通过实例说明了侧扫声纳和多波束测深系统在海洋目标探测中的综合应用。综合利用多波束测深系统测量数据和侧扫声纳声像图,可有效增强不同观测数据的互补性,提高工程质量。     

侧扫声纳系统姿态参数平滑方法研究

针对侧扫声纳系统姿态参数采样率低于声纳Ping值采样率的问题,采用窗口移动多项式最小二乘平滑方法（Savitzky—Golay平滑法）,对阶梯状姿态数据进行平滑。结果证明了该法的可行性。在选取窗口宽度和多项式阶数时,通过实测数据比较表明,采用窗口为11的二阶多项式平滑后结果与原数据符合程度高。     

小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析

侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。     

侧扫声纳系统在海底障碍物扫测中的应用

针对海道测量中侧扫声纳位置精度低的问题,利用GPS定位数据、单波束水深数据和侧扫数据,研究侧扫声纳扫海测量中海底障碍物信息精化问题。海上试验数据表明：文中提出的多源水声测量信息联合扫测海底障碍物的方法,可改善单一侧扫系统目标探测的精度,对海底目标物扫测具有较好的适用性。