| 基于深度学习的水下目标声学识别与定位技术研究 |
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| 作者姓名： | 岳成海 王旭 宫俊玲 曾俊宝 徐高朋 |
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| 作者单位： | 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016 ；中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169 ；中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁 沈阳 110169;中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016 ；中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169 ；辽宁省水下机器人重点实验室,辽宁 沈阳 110169 |
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| 基金项目： | 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) |
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| 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。
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| 关 键 词： | 目标识别 声图合成 侧扫声呐 深度学习 Darknet 框架 |
Research on Underwater Target Recognition and Location Technique Based on Deep Learning |
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| Authors: | YUE Chenghai WANG Xu GONG Junling ZENG Junbao XU Gaopeng |
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