| 基于多模态感知的水下目标检测应用构想 |
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| 作者姓名： | 陈悦 罗逸豪 李锦 |
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| 作者单位： | 清江创新中心，湖北 武汉 430200 ；中国船舶集团有限公司第七一〇研究所，湖北 宜昌 443003;海军工程大学 基础部，湖北 武汉 430033 |
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| 摘 要： | 水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用，随着人工智能快速发展，水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征，在速度和精度上均表现出优异的性能，成为了计算机视觉技术的主流算法，然而水下环境复杂，将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补，特征丰富，有利于目标检测识别，因此结合应用场景调研现有技术，然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统，同时对比分析了现有关键技术的优缺点，最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望，具有重要意义。
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| 关 键 词： | 水下目标检测 深度学习 多模态 |
| 收稿时间： | 2024/3/11 0:00:00 |
Research on Application of Underwater Object Detection Based on Multimodal Perception |
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| Authors: | CHEN Yue LUO Yihao LI Jin |
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