【摘 要】
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无人水下航行器(UUV)由于本身的便利性和自主性在水下探测方面相比传统探测具有很大优势,对UUV水下目标智能识别方法的研究具有重要意义。针对水下环境的高噪声、低对比度的
【机 构】
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哈尔滨工程大学海洋装置与控制技术研究所
【基金项目】
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国家青年自然科学基金项目资助(51709062);哈尔滨市科技创新人才研究专项基金资助(2017RAQXJ150);中央高校基本科研专项基金(HEUCFM180402)
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无人水下航行器(UUV)由于本身的便利性和自主性在水下探测方面相比传统探测具有很大优势,对UUV水下目标智能识别方法的研究具有重要意义。针对水下环境的高噪声、低对比度的特点,文中首先使用中值滤波和局部增强处理进行水下图像预处理,基于水下图像的小样本特点,提出借鉴牛津大学视觉几何组网络(VGGNet)的逐层递增卷积层思想,利用深度卷积神经网络(DCNN)设计水下智能识别框架并利用大数据集Cifar-10进行一次训练,以学习图像通用特征;同时使用迁移学习和数据增强技术进行二次学习,以学习水下目标特有特征,解决
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