【摘要】：近年來,海上溢油事故頻繁發(fā)生,對經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境都造成了重大損失,采取有效的方法檢測溢油成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天時(shí)、全天候、大范圍、高精度等特點(diǎn),為溢油檢測提供了有效手段;深度學(xué)習(xí)是近年來發(fā)展迅速的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠通過學(xué)習(xí)樣本的特征從而建立模型進(jìn)行溢油檢測,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用較為廣泛的模型,在目標(biāo)檢測等方面取得了較為成功的應(yīng)用。本文基于深度學(xué)習(xí)方法對SAR影像進(jìn)行溢油檢測,研究內(nèi)容概括如下:1)對經(jīng)典的溢油檢測算法開展了實(shí)驗(yàn)研究,實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)和主成分分析(Principal Component Analysis,PC A)方法的溢油檢測算法。研究分析SVM的基本原理,根據(jù)樣本特征選擇適合檢測溢油的核函數(shù)并構(gòu)建了檢測模型,開展了溢油檢測實(shí)驗(yàn),該算法的檢測結(jié)果精度在66%以上;研究分析PCA的基本原理,分別提取溢油和海水的主成分,并將待檢測樣本的主成分與之作比較,實(shí)現(xiàn)了溢油提取,該算法的檢測結(jié)果精度在80%以上。2)對CNN模型中的反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化研究。研究分析CNN模型中反向傳播梯度下降法的特點(diǎn),為了克服局部最優(yōu)的局限,本文將反向誤差傳播中用一次偏導(dǎo)計(jì)算殘差推廣為二次偏導(dǎo)求殘差,將梯度下降計(jì)算中一次偏導(dǎo)數(shù)的方法替換為二次偏導(dǎo)。本文結(jié)合CNN模型中代價(jià)函數(shù)與激勵(lì)函數(shù)特點(diǎn),對公式進(jìn)行了推導(dǎo)并開展了效率評估實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果只在訓(xùn)練1000次以下比較理想。3)實(shí)現(xiàn)了基于灰度共生矩陣與CNN結(jié)合的溢油檢測算法。研究分析了 CNN模型的原理、構(gòu)建流程、訓(xùn)練方法與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)需求,針對不同極化方式下SAR影像溢油特征,統(tǒng)計(jì)分析不同樣本灰度共生矩陣特征值,構(gòu)建了針對多極化SAR溢油的CNN檢測模型,參數(shù)包括卷積核的數(shù)量、尺寸、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)等,并分別選取了 L波段下HH、VV、HV極化方式下的SAR影像,開展了溢油檢測實(shí)驗(yàn),算法的檢測結(jié)果精度在85%以上。4)探索研究了 PCA與CNN結(jié)合的溢汕檢測算法。本文設(shè)計(jì)的基于灰度共共生矩陣與CNN結(jié)合的溢汕檢測算法精度較高,但運(yùn)算時(shí)間較長,因此利用PCA方法的降維特性,設(shè)計(jì)了 PCA與CNN結(jié)合的溢油檢測算法,基于PCA提取灰度共生矩陣特征值主成分,有效降低了輸入到CNN模型中特征向量的維度。該算法的檢測效率有一定提升,但檢測精度比改進(jìn)前低。
【圖文】：

圖１－３邋ＤＢＮ結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－３邋ＤＢＮ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑如圖１－３所示，ＤＢＮ在無標(biāo)簽的情況下，利用模型自助獲取數(shù)據(jù)的特征，逡逑通過模型多層次結(jié)構(gòu)，層層將特征傳遞到下一層網(wǎng)絡(luò)，輸出預(yù)分類結(jié)構(gòu)［３５］；最后逡逑通過設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽，對特征權(quán)值進(jìn)行微調(diào)，從第一層依次傳遞，利用微調(diào)后的權(quán)逡逑值進(jìn)行分類。逡逑與之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所不同的是，ＤＢＮ設(shè)置了多層的無標(biāo)簽訓(xùn)練過程減少算逡逑法復(fù)雜度［３６］。逡逑（２）

丨邋0邋Ｐｈ３＾限制玻爾茲曼機(jī)逡逑一＾灥逡逑圖１－４ＤＢＭ結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－４邋ＤＢＭ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑其結(jié)構(gòu)如圖１－４所示，ＤＢＭ結(jié)構(gòu)包含多個(gè)表示層［４°］，分為隱藏層和可視層，逡逑最底層為輸入層，ＤＢＭ網(wǎng)絡(luò)各層連接為無向圖。逡逑（４）生成對抗網(wǎng)絡(luò)逡逑生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ邋Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＧＡＮ）的思想來源于博弈逡逑論，由Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ于２０１４年在論文《Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ邋Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ邋Ｎｅｔｓ》中開創(chuàng)性地提逡逑出。逡逑在這個(gè)對抗網(wǎng)絡(luò)框架中，最突出的就是同時(shí)訓(xùn)練兩個(gè)模型：一個(gè)是生成模型逡逑Ｇ邋（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ邋ｍｏｄｅｌ），它用于獲取原始信息的分布情況；另一個(gè)是對抗模型Ｄ逡逑（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ邋ｍｏｄｅｌ），它用于估計(jì)某個(gè)樣本是來自于訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不是生成模型逡逑的概率。在訓(xùn)練時(shí)
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U698.7;TN957.52;TP18

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本文編號(hào)：2704754