【摘 要】
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为实现自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)的自主目标探测识别与定位任务,以侧扫声呐数据为依据,考虑到扫描式声呐成像的特点,针对金属球类目标,基于Darknet框架设计了一种轻量化深度学习目标识别模型,并结合人工特征进行目标特性分析.同时对声呐图像设计了有效的图像增强方法.实验表明:上述目标识别方法在保证目标识别准确率的同时,具有较高的目标识别速率,适于低功耗嵌入式平台部署.
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169;中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁 沈阳 110169
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为实现自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)的自主目标探测识别与定位任务,以侧扫声呐数据为依据,考虑到扫描式声呐成像的特点,针对金属球类目标,基于Darknet框架设计了一种轻量化深度学习目标识别模型,并结合人工特征进行目标特性分析.同时对声呐图像设计了有效的图像增强方法.实验表明:上述目标识别方法在保证目标识别准确率的同时,具有较高的目标识别速率,适于低功耗嵌入式平台部署.
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