聲吶作為唯一能在海洋中遠(yuǎn)距離工作的探測(cè)設(shè)備,在海洋探測(cè)中起著至關(guān)重要的作用,為水下目標(biāo)物識(shí)別提供了數(shù)據(jù)支撐。在海洋環(huán)境中,由于聲信號(hào)在傳播過(guò)程中存在反射,折射等現(xiàn)象,會(huì)以不同的路徑進(jìn)行傳播,所以基于聲吶回波技術(shù)的水下目標(biāo)識(shí)別干擾多,準(zhǔn)確度低。而聲吶圖像的目標(biāo)識(shí)別方法具有分辨力高,多波束及實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的特點(diǎn),所以基于聲吶圖像的水下目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別是目前的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)聲吶圖像檢測(cè)算法大多采用人工提取特征,然后進(jìn)行分類(lèi)和目標(biāo)物的定位的方式,但這類(lèi)算法效果往往依賴(lài)于特定應(yīng)用背景下的噪聲特點(diǎn),所以魯棒性較差,泛化能力不行。此外,隨著聲吶技術(shù)的廣泛應(yīng)用,面對(duì)龐大的聲吶圖像數(shù)據(jù)集,傳統(tǒng)的檢測(cè)算法也難以滿足圖像大數(shù)據(jù)在處理效率、性能和智能化等方面所提出的要求。本文將深度學(xué)習(xí)算法在目標(biāo)檢測(cè)方面的應(yīng)用擴(kuò)展到聲吶圖像,從而實(shí)現(xiàn)高效率,高精度的檢測(cè)。但由于深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,所以缺乏大量標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)影響其成功的檢測(cè)和識(shí)別。聲吶圖像的標(biāo)注不僅繁瑣耗時(shí),而且還需要不易獲取的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能。為了大幅降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本,本文設(shè)計(jì)了聲吶圖像目標(biāo)主動(dòng)識(shí)別框架,通過(guò)將三種針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法集成到目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中來(lái),... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

聲吶圖像

均，對(duì)比度不高[66]。此外，不同聲吶設(shè)備的部署會(huì)從不同的角度對(duì)物體進(jìn)行成像；不同的海底環(huán)境會(huì)在聲吶圖像上產(chǎn)生不同的噪聲分布；不同的成像方式對(duì)最終的聲吶圖像分辨率也會(huì)產(chǎn)生一定的影響[65]。所以即使是相同的實(shí)例，也會(huì)因?yàn)椴煌沫h(huán)境狀況產(chǎn)生很大的差異，例如地點(diǎn)，聲吶種類(lèi)，背景，光照，角度等等。2)大量物體種類(lèi)：除了類(lèi)內(nèi)的變化，大量不同的物體種類(lèi)也要求檢測(cè)器具有很強(qiáng)的辨別能力，以區(qū)分微妙不同的類(lèi)間變化。而且在實(shí)際的檢測(cè)過(guò)程中，遇到未知或者預(yù)先未定義的物體時(shí)，檢測(cè)器就需要更強(qiáng)的泛化能力。圖2-1目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率的挑戰(zhàn)2.3.2效率相關(guān)的挑戰(zhàn)高效率要求整個(gè)檢測(cè)任務(wù)以足夠高的幀速率運(yùn)行，并具有可接受的內(nèi)存大小和存儲(chǔ)空間。由于大多數(shù)識(shí)別的操作均使用離線的方法而非在線，這不可避免的限制了AUV(AutonomousUnderwaterVehicle)這類(lèi)設(shè)備的實(shí)地探測(cè)能力，也限制了其自主能力[46]，所以檢測(cè)的實(shí)時(shí)性是非常重要的。當(dāng)然，設(shè)備的內(nèi)存和存儲(chǔ)空間的大小也是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題。對(duì)于效率而言，挑戰(zhàn)源于需要識(shí)別大量物體類(lèi)別的所有對(duì)象實(shí)例，以及單個(gè)圖像中可能存在對(duì)象的大量位置和范圍。未來(lái)進(jìn)一步的挑戰(zhàn)是可擴(kuò)展性，這需要檢測(cè)器能夠處理未見(jiàn)的物體，未知情況和快速增加的圖像數(shù)據(jù)。

第二章目標(biāo)檢測(cè)和主動(dòng)學(xué)習(xí)算法理論9早期關(guān)于物體識(shí)別的研究基于模板匹配技術(shù)和基于簡(jiǎn)單部件的模型[67]，側(cè)重于空間布局大致剛性的特定物體。在1990年之前，物體識(shí)別的主流方法是基于幾何表示[68,69]，隨后焦點(diǎn)從幾何和先驗(yàn)?zāi)Ｐ娃D(zhuǎn)向使用基于外觀特征[73,74]的統(tǒng)計(jì)分類(lèi)器（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[70]，SVM[71]和Adaboost[72]）。這一系列成功的目標(biāo)檢測(cè)器為該領(lǐng)域的大多數(shù)后續(xù)研究奠定了基矗本文將回顧自深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域以來(lái)出現(xiàn)的里程碑的檢測(cè)模型，具體如圖2-2中所示。在過(guò)去幾年中提出的幾乎所有檢測(cè)器都基于這些里程碑檢測(cè)模型中的一個(gè)，試圖改進(jìn)一個(gè)或多個(gè)方面�？傮w上來(lái)說(shuō)，這些檢測(cè)器可以分為兩大類(lèi)：兩階段(Twostage)的框架：這種架構(gòu)需要一個(gè)用來(lái)生成區(qū)域建議(regionproposals)預(yù)處理的過(guò)程，然后在這些區(qū)域建議的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行檢測(cè)。主要包括RCNN[32]，SPPNet[75]，F(xiàn)astRCNN[33]，F(xiàn)asterRCNN[34]，RFCN[35]，MaskRCNN[76]，LightHeadRCNN[77]，DeformableConvNetsv2[78]。單階段(onestage)的框架：這種架構(gòu)不需要生成區(qū)域建議，直接進(jìn)行物體的識(shí)別和定位，使得整個(gè)檢測(cè)過(guò)程是單級(jí)的。主要包括DetectorNet[79]，OverFeat[36]，YOLO[37]，YOLOv2[38]，SSD[39]，RetinaNet[43]。圖2-2目標(biāo)檢測(cè)里程碑的算法本論文重點(diǎn)介紹兩階段框架中最具代表性的：FasterRCNN以及和單階段檢測(cè)模型中的YOLO和SSD，這三種也后面聲吶圖像目標(biāo)主動(dòng)識(shí)別框架中使用的檢測(cè)模型。2.4.1FasterRCNN檢測(cè)模型FasterRCNN[34]其主要結(jié)構(gòu)如圖2-3所示。FasterRCNN框架不僅使用卷積特征來(lái)生成區(qū)域建議，還與檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)共享卷積參數(shù)，實(shí)現(xiàn)幾乎無(wú)成本的區(qū)域建議，這也是提高檢測(cè)準(zhǔn)確性的有效方法。它主要包括以下兩部分：（

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于粒子群最小二乘支持向量機(jī)的前視聲吶目標(biāo)識(shí)別[J]. 石洋,胡長(zhǎng)青.  聲學(xué)技術(shù). 2018(02)
[2]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像輪廓自動(dòng)提取[J]. 羅進(jìn)華,蔣錦朋,朱培民.  海洋學(xué)報(bào). 2016(05)
[3]水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展分析[J]. 宋波.  艦船電子工程. 2014(04)
[4]水下目標(biāo)特性特征提取及其融合[J]. 李秀坤,李婷婷,夏峙.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(07)
[5]基于形狀描述直方圖的聲吶圖像目標(biāo)識(shí)別算法[J]. 田曉東,劉忠,周德超.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2007(07)
[6]基于統(tǒng)計(jì)量的聲吶圖像目標(biāo)檢測(cè)算法[J]. 田曉東,劉忠.  艦船科學(xué)技術(shù). 2007(01)
[7]美國(guó)海軍UUV的任務(wù)與能力需求[J]. 錢(qián)東,孟慶國(guó),薛蒙,張少悟.  魚(yú)雷技術(shù). 2005(04)
[8]水下聲自導(dǎo)武器目標(biāo)識(shí)別技術(shù)綜述[J]. 劉朝暉,馬國(guó)強(qiáng).  聲學(xué)與電子工程. 2004(03)
[9]側(cè)掃聲納圖像增強(qiáng)技術(shù)[J]. 滕惠忠,嚴(yán)曉明,李勝全,李軍,郭思海,徐曉晗.  海洋測(cè)繪. 2004(02)
[10]高性能水下目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及其實(shí)驗(yàn)研究[J]. 景志宏,趙俊渭,林鈞清,林良驥.  船舶工程. 1999(04)



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