【摘要】：近年來(lái),全球國(guó)際政治形勢(shì)趨于復(fù)雜化、嚴(yán)峻化,海域內(nèi)生態(tài)環(huán)境惡化。如何合理的開(kāi)發(fā)海洋資源,有效保護(hù)國(guó)家領(lǐng)海主權(quán),是各國(guó)當(dāng)下面臨的重要任務(wù)。另外,水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一直以來(lái)都困擾著國(guó)內(nèi)外水聲界,如何提高水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)的精度與速度是各國(guó)迫在眉睫的重大研究課題。在這樣的迫切需求和研究背景下,本論文展開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的聲吶目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)的研究。其中主要包括了:三維聲吶信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理,低信噪比下聲吶目標(biāo)特征提取,水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)定位及分類(lèi)等。對(duì)于聲吶目標(biāo)的特征提取、檢測(cè)定位及分類(lèi)主要從以下兩個(gè)方面對(duì)其研究:(1)提出了一種基于Faster R-CNN的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法。為了提高水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)的精度和速度,利用海量的水聲數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取研究。本文將Faster R-CNN這一算法模型應(yīng)用于水下聲吶目標(biāo)檢測(cè),并做相關(guān)適配性改進(jìn),使之能更好的發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聲吶目標(biāo)檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)大量的聲吶數(shù)據(jù)訓(xùn)練并做測(cè)試研究表明,本文采用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以高效實(shí)現(xiàn)復(fù)雜水下環(huán)境中聲吶目標(biāo)的特征提取。通過(guò)區(qū)域加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了低信噪比下水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)的精度與速度,為復(fù)雜水下聲吶目標(biāo)的特征提取提供新的研究手段。(2)提出了一種基于SSD的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)基于Faster R-CNN的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),使用深度學(xué)習(xí)這一技術(shù)突破了傳統(tǒng)圖像處理方法在低信噪比下聲吶目標(biāo)檢測(cè)的瓶頸,檢測(cè)準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)圖像處理方法得到大幅度提升。但是,基于Faster R-CNN的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法在實(shí)時(shí)檢測(cè)方面,速度還有待提升。因此,針對(duì)以上Faster R-CNN對(duì)應(yīng)的問(wèn)題,本文將基于回歸思想的目標(biāo)檢測(cè)算法—SSD模型應(yīng)用于聲吶目標(biāo)檢測(cè),并做相關(guān)適配性改進(jìn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),在本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,基于SSD的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法在精度上幾乎接近基于Faster R-CNN的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法,并且在測(cè)試速度上比基于Faster R-CNN的聲吶目標(biāo)檢測(cè)方法快4倍。論文通過(guò)對(duì)這些水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究,期望在未來(lái)能為水下聲吶目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研制提供更多思路。
【圖文】：

（２）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元模型逡逑通過(guò)對(duì)生物神經(jīng)元模型的深入挖掘與分析，科學(xué)家通過(guò)簡(jiǎn)化生物神經(jīng)元模型逡逑結(jié)構(gòu)，并結(jié)合數(shù)學(xué)分析理論，模擬出了能在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)逡逑模型。如圖２．２所示，人工神經(jīng)元模型通過(guò)數(shù)學(xué)模型的方式表達(dá)出來(lái)，這一概念逡逑最先由ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ邋Ｗ邋Ｓ和Ｐｉｔｔｓ邋Ｗ在１９４３年提出的，因此也被稱(chēng)為ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ－Ｐｉｔｔｓ逡逑模型［３３］。其中；ｃ／，？，，．．．．．．，ｘ？表示輸入信號(hào)，這里對(duì)應(yīng)在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，逡逑表示一個(gè)生物神經(jīng)元的不同樹(shù)突接收到的不同信號(hào)。％，邋ｗ２，．．．．．．，ｗ？為權(quán)重，逡逑

等人提出反向傳播算法時(shí)【２６】，解決了這一難題。這一算法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在在于，逡逑將Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)來(lái)代替感知器中閾值函數(shù)（這里通常是指階躍函數(shù)）來(lái)構(gòu)造神經(jīng)逡逑元網(wǎng)絡(luò)。Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)與階躍函數(shù)的曲線(xiàn)如圖２．３所示�？梢钥闯鲭A躍函數(shù)在逡逑時(shí)不可導(dǎo)，當(dāng)《遠(yuǎn)離０時(shí)，Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)與階躍函數(shù)類(lèi)似，但不同的是Ｓｉｇｍｏｉｄ逡逑函數(shù)取值從０到１的變化不是突然完成的，而是平滑的完成的。因此可以看出，逡逑１０逡逑
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;U666.7;TN912.34

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本文編號(hào)：2621414