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题名基于稳定扩散模型的水下沉船探测
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作者
魏成伟
周星宏
李小毛
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机构
上海大学机电工程与自动化学院无人艇工程研究院
上海大学未来技术学院人工智能研究院
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出处
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期14-27,共14页
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基金
科技部重点研发计划资助项目(2020YFC1521703)。
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文摘
基于侧扫声呐的水下沉船自主探测是水下考古的重点研究方向.水下目标的稀缺性阻碍了目标检测模型的训练.为了解决这一问题,使用基于稳定扩散模型的人工智能生成内容技术来补充稀缺的侧扫声呐沉船实例,通过比较多种生成式技术的效果,论证了人工智能生成内容技术在水下沉船探测领域的潜力.基于该技术,提出一种无需额外光学数据和人工标注的数据增强方法,称作自动扩散生成,可用于实现高精度的水下沉船探测.基于YOLOv8n,运用该方法训练的检测器在沉船探测任务中达到95.0%的精度和96.3%的召回率,超出仅使用原始数据训练的检测器1.5%和1.8%;基于Faster RCNN,该方法可以同样促进水下探测的效果,达到94.8%的精度和97.3%的召回率.
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关键词
扩散模型
目标检测
侧扫声呐
水下沉船探测
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Keywords
diffusion model
object detection
side-scan sonar
underwater shipwreck detection
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分类号
P756.6
[天文地球—海洋科学]
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