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水下环境复杂多样,因此采集到的声呐图像往往分辨率低,目标边缘模糊。本文将利用深度学习在图像处理领域上的优势,将卷积神经网络应用于水下声呐图像的检测和识别中。针对声呐图像的特点,结合基于卷积神经网络的目标检测方法的特点,提出先检测后识别的方法,将目标与背景分离后,再利用卷积神经网络对分离背景的声呐图像进行识别。结果表明,该方法提升了网络的识别率,且具有较好的泛化性。