基于BPSO-KNN算法的被动声呐目标分类识别技术研究 被引量：4

1

作者 朱宗斌 陶剑锋 +1 位作者 葛辉良 郑佳 《声学技术》 CSCD 北大核心 2019年第2期219-223,共5页

以提取得到的被动声呐目标功率谱特征为基础,采用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)优化算法和k最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法相结合的BPSO-KNN算法进行特征选择和参数优化,分别用KNN分类算法和BPSO-... 以提取得到的被动声呐目标功率谱特征为基础,采用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)优化算法和k最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法相结合的BPSO-KNN算法进行特征选择和参数优化,分别用KNN分类算法和BPSO-KNN分类算法对实际得到的四类海上被动声呐目标进行分类识别。结果表明,BPSO-KNN算法可对提取的功率谱特征进行特征优化选择,并对KNN分类器进行参数优化,提高了对四类目标的分类精度。该算法在被动声呐目标分类识别方面有参考价值。 展开更多

关键词 功率谱特征 被动声呐目标分类识别 特征选择 二进制粒子群最近邻算法

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基于被动声呐音频信号的水中目标识别综述 被引量：10

2

作者 徐齐胜 许可乐 +4 位作者 窦勇 高彩丽 乔鹏 冯大为 朱博青 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期649-673,共25页

基于被动声呐音频信号的水中目标识别是当前水下无人探测领域的重要技术难题,在军事和民用领域都应用广泛.本文从数据处理和识别方法两个层面系统阐述基于被动声呐信号进行水中目标识别的方法和流程.在数据处理方面,从基于被动声呐信号... 基于被动声呐音频信号的水中目标识别是当前水下无人探测领域的重要技术难题,在军事和民用领域都应用广泛.本文从数据处理和识别方法两个层面系统阐述基于被动声呐信号进行水中目标识别的方法和流程.在数据处理方面,从基于被动声呐信号的水中目标识别基本流程、被动声呐音频信号分析的数理基础及其特征提取三个方面概述被动声呐信号处理的基本原理.在识别方法层面,全面分析基于机器学习算法的水中目标识别方法,并聚焦以深度学习算法为核心的水中目标识别研究.本文从有监督学习、无监督学习、自监督学习等多种学习范式对当前研究进展进行系统性的总结分析,并从算法的标签数据需求、鲁棒性、可扩展性与适应性等多个维度分析这些方法的优缺点.同时,还总结该领域中较为广泛使用的公开数据集,并分析公开数据集应具备的基本要素.最后,通过对水中目标识别过程的论述,总结目前基于被动声呐音频信号的水中目标自动识别算法存在的困难与挑战,并对该领域未来的发展方向进行展望. 展开更多

关键词 被动声呐信号 水中目标自动识别 深度学习 有监督学习 自监督学习

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声呐图像水下目标识别综述与展望 被引量：11

3

作者 黄海宁 李宝奇 +3 位作者 刘纪元 刘正君 韦琳哲 赵爽 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1742-1760,共19页

随着海洋资源开发和水下作业的增加,声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。首先,强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性,指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。其次,深入探讨了典... 随着海洋资源开发和水下作业的增加,声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。首先,强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性,指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。其次,深入探讨了典型的成像声呐技术,包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。接下来,系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法,比较了不同算法的优劣,还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。最后,总结了当前领域的主要挑战,展望了未来研究方向,旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。 展开更多

关键词 声呐图像目标识别 深度学习 合成孔径声呐 前视三维声呐 目标识别

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一种基于谱估计的被动声呐目标识别方法 被引量：10

4

作者 康春玉 章新华 张安清 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2003年第6期627-631,共5页

为解决被动声呐目标的特征提取与识别问题,通过对被动声呐目标噪声频谱特性的深入分析,给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法.对提取出来的特征采用动态规划的方法进行特征选择,得到用于识别的特征向量.对海上实录的多种型号和... 为解决被动声呐目标的特征提取与识别问题,通过对被动声呐目标噪声频谱特性的深入分析,给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法.对提取出来的特征采用动态规划的方法进行特征选择,得到用于识别的特征向量.对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取和特征选择.采用BP神经网络和最近邻法对噪声样本进行了分类识别实验,结果证实了所提方法的可行性和有效性.研究结果可以用于被动声呐目标识别. 展开更多

关键词 频谱分析 Welch谱估计 特征得取 特征选择 被动声呐目标识别

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基于调制线谱特征提取的被动声呐目标识别技术研究 被引量：14

5

作者 王菲 曾庆军 +1 位作者 黄国建 李洪瑞 《舰船科学技术》 北大核心 2002年第2期36-41,共6页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP算法。最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 ,实验结果表明本文设计的被动声呐目标识别系统具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 被动声呐目标识别 调制线谱 特征提取 自适应遗传BP算法

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基于遗传算法的神经网络被动声呐目标分类研究 被引量：7

6

作者 高翔 陈向东 +1 位作者 宋爱国 陆佶人 《声学技术》 CSCD 1998年第4期169-172,共4页

被动声呐目标识别系统中目标分类器的设计和训练是一项重要内容。本文设计了目标分类器的神经网络结构，提出了一种用改进的遗传算法训练神经网络分类器的新方法。最后，对海上实录的Ａ、Ｂ、Ｃ三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表... 被动声呐目标识别系统中目标分类器的设计和训练是一项重要内容。本文设计了目标分类器的神经网络结构，提出了一种用改进的遗传算法训练神经网络分类器的新方法。最后，对海上实录的Ａ、Ｂ、Ｃ三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表明基于遗传算法的神经网络分类器比传统的基于ＢＰ算法的神经网络分类器泛化性能有明显提高。 展开更多

关键词 声呐 目标分类 遗传算法 神经网络

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点云投影结合轻量化卷积神经网络实现三维成像声呐快速目标分类

7

作者 任露露 尹力 +2 位作者 巩文静 李宝奇 黄海宁 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期47-57,共11页

三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂、计算量大的特点。针对这一问题提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像... 三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂、计算量大的特点。针对这一问题提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像声呐快速目标分类。该方法首先对三维成像声呐波束形成后的波束域数据进行最大值滤波和阈值滤波,以降低点云数据维度;接着,依据三维成像声呐的波束方向,将点云投影为深度图和强度图,分别保存点云的位置信息和强度信息;然后,利用深度图和强度图分别作为第一个通道和第二个通道构建混合通道图,将混合通道图作为目标分类网络的输入,从而将三维点云的目标分类问题转换为二维图像的目标分类问题;最后使用MobileNetV2网络实现了三维成像声呐快速目标分类。实验结果表明,提出的投影方法可以用二维图像分类网络完成三维成像声呐点云的目标分类任务;而且训练过程中混合通道图比单独的深度图和强度图收敛速度更快,结合目标分类网络可以实时进行目标分类,在真实数据集上分类正确率达到了91.13%。 展开更多

关键词 三维成像声呐 波束形成 声呐图像处理 目标分类

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被动声呐目标识别技术的现状与展望 被引量：12

8

作者 朱进 章新华 《舰船科学技术》 北大核心 2003年第5期55-58,共4页

简述了被动声呐目标识别的常用技术 ,分析了这一领域的研究现状 ,并针对现阶段被动声呐目标识别存在的问题 。

关键词 被动声呐 目标识别 特征提取 特征选择 信号处理技术

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基于拉东投影与改进卷积神经网络的小样本水下目标声呐图像识别方法 被引量：3

9

作者 周光波 张培珍 +1 位作者 莫晴舒 尹晓锋 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2048-2056,共9页

针对水下声呐图像质量差、样本数量少导致目标识别精确度低的问题,本文提出一种水下目标识别方法。利用增量的全向Radon投影特征图作为输入数据,结合改进结构的卷积神经网络,实现小样本声呐图像识别。实验以5种不同目标声呐图像的Radon... 针对水下声呐图像质量差、样本数量少导致目标识别精确度低的问题,本文提出一种水下目标识别方法。利用增量的全向Radon投影特征图作为输入数据,结合改进结构的卷积神经网络,实现小样本声呐图像识别。实验以5种不同目标声呐图像的Radon特征图作为输入,分别采用迁移学习得到的ResNet-18、GoogLeNet模型以及改进模型进行实验,验证改进模型的结构合理性;将原始图像结合改进模型进行识别,验证Radon特征图作为数据源的优势。原图结合改进模型、Radon特征图结合ResNet-18、GoogLeNet模型及改进模型的最优训练样本数分别为960、1440、5760和1200;训练用时依次为328、699、8678和447 s;相应最佳识别准确率分别为97.8%、94.4%、93.9%和99.9%。通过混淆矩阵给出不同方法预报错误的类别及数量,进一步解释出现误判的原因。结果表明:本文所提出的方案能够在较少的样本数和较低的运算成本条件下获取较高的精度。研究成果能够作为目标声呐图像识别分类的有效方法,并可望推广至更多水下目标分类。 展开更多

关键词 水下目标识别 声呐图像 数据增量 RADON变换 卷积神经网络 迁移学习 深度学习 特征融合

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基于目标MFCC特征的监督学习方法在被动声呐目标识别中的应用研究 被引量：16

10

作者 程锦盛 杜选民 +1 位作者 周胜增 曾赛 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第9期116-121,共6页

以机器学习为代表的智能技术迅猛发展,也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征,实现目标自动识别、辅助识别,成为被动声呐目标识别的新发展方向。本文针对水下噪声目标的信号特性,结合人耳在低... 以机器学习为代表的智能技术迅猛发展,也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征,实现目标自动识别、辅助识别,成为被动声呐目标识别的新发展方向。本文针对水下噪声目标的信号特性,结合人耳在低信噪比、多目标环境下的优异识别性能,提取被动声呐目标经典听觉感知特征——梅尔倒谱(MFCC),并引入KNN、SVM、CNN和DBN四种机器学习算法对两类水声目标进行监督学习和识别分析。试验结果表明,监督学习方法应用于被动声呐目标识别具有可行性,且其中DBN方法对目标MFCC特征的识别性能最佳。 展开更多

关键词 MFCC特征 机器学习 监督学习 被动声呐 目标识别

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水下声隐身目标探测关键技术与发展趋势

11

作者 杨益新 谢磊 +3 位作者 杨龙 汪勇 王璐 刘煜琪 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期3-13,共11页

随着水下目标声隐身能力的提升与复杂海洋环境中声传播特性异常现象加剧,水声探测技术面临着严峻挑战。依赖于水下目标自身辐射噪声的被动声呐,虽具备隐蔽性优势,但对“安静型”目标的探测范围急剧下降。主动声呐通过主动发射声波实现... 随着水下目标声隐身能力的提升与复杂海洋环境中声传播特性异常现象加剧,水声探测技术面临着严峻挑战。依赖于水下目标自身辐射噪声的被动声呐,虽具备隐蔽性优势,但对“安静型”目标的探测范围急剧下降。主动声呐通过主动发射声波实现水下目标探测,探测范围较大,但受限于混响干扰、探测盲区,且面临自身暴露风险。结合水下航行体声隐身技术的发展趋势,系统阐述主/被动声呐探测关键技术发展现状及存在的问题。结合主动多基地探测与分布式被动接收网络,构建主被动联合探测系统。提出“日常警戒−关键探测”分阶段主被动联合探测策略,重点论述主被动联合探测的协同架构和实现方法。旨在为水下探测系统的多模态协同设计提供理论支撑与技术参考,推动水声探测技术向高效、智能、可持续方向演进。 展开更多

关键词 声隐身 目标跟踪 水下目标探测 主被动联合探测 多基地探测 声呐

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成像声呐在渔业领域的应用进展

12

作者 张俊 孙铭帅 +3 位作者 王欢欢 李斌 孔啸兰 陈作志 《渔业现代化》 北大核心 2025年第5期1-11,共11页

成像声呐作为现代渔业资源监测与评估的重要工具,尽管面临环境复杂性、分辨率限制以及大规模数据处理等挑战,但在渔业资源调查、鱼类行为分析及栖息地保护等方面展现了巨大的潜力。本研究系统总结了成像声呐技术在渔业领域的应用进展,... 成像声呐作为现代渔业资源监测与评估的重要工具,尽管面临环境复杂性、分辨率限制以及大规模数据处理等挑战,但在渔业资源调查、鱼类行为分析及栖息地保护等方面展现了巨大的潜力。本研究系统总结了成像声呐技术在渔业领域的应用进展,深入分析了现存挑战,并对未来技术发展进行了展望。重点关注了复杂和敏感栖息地监测、低可视度环境中的目标探测、鱼类行为分析以及物种数量估计等多个应用场景,全面梳理了成像声呐在渔业领域应用的国内外研究现状。在此基础上,从提升分辨率、开发自动化数据处理流程、实现小型化与轻量化设计以及推进集成化设计等多个维度出发,对成像声呐的未来发展进行了展望,旨在为成像声呐在渔业领域的广泛应用和支撑渔业资源的科学管理与决策提供参考。 展开更多

关键词 成像声呐 水声探测 目标识别 数量估计

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基于历史运动特征约束和SVM频谱分类的被动声呐目标关联跟踪方法 被引量：4

13

作者 钱宇宁 陈亚伟 李归 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2991-3001,共11页

针对航迹交叉条件下被动声呐目标跟踪困难的问题,该文将现有运动特征关联方法和信号特征辅助关联方法进行改进融合,提出一种基于历史运动特征约束和支持向量机(His-SVM)频谱分类的被动声呐目标关联跟踪方法。首先,利用目标的历史航迹点... 针对航迹交叉条件下被动声呐目标跟踪困难的问题,该文将现有运动特征关联方法和信号特征辅助关联方法进行改进融合,提出一种基于历史运动特征约束和支持向量机(His-SVM)频谱分类的被动声呐目标关联跟踪方法。首先,利用目标的历史航迹点提取历史方位变化率,作为重合条件下点航迹关联的主要特征;其次,将方位靠近目标的点迹关联问题转化为点迹频谱的分类问题,利用目标航迹点频谱训练的SVM模型完成待关联点迹频谱的分类,根据分类结果实现方位靠近目标的点航迹关联;最后,将两种方法有机融合,构建了被动声呐交叉重合目标关联跟踪的算法框架。仿真实验结果表明,该算法能够有效完成靠近目标的点迹分类和交叉重合目标的关联跟踪,其跟踪性能优于传统运动特征关联跟踪算法。 展开更多

关键词 被动声呐 目标关联跟踪 历史运动特征 SVM频谱分类

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基于水平集和支持向量机的图像声呐目标识别 被引量：20

14

作者 许文海 续元君 +1 位作者 董丽丽 李瑛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期49-55,共7页

为了能实现水下遇险目标的精确定位,首先要对声呐所获取的图像进行目标识别。利用水平集法获得水下声呐图像中目标轮廓后,提取目标轮廓的7个不变矩作为特征矢量,并将获取的不变矩特征输入到已经训练好的支持向量机中进行识别,从而得到... 为了能实现水下遇险目标的精确定位,首先要对声呐所获取的图像进行目标识别。利用水平集法获得水下声呐图像中目标轮廓后,提取目标轮廓的7个不变矩作为特征矢量,并将获取的不变矩特征输入到已经训练好的支持向量机中进行识别,从而得到识别结果。所使用的识别方法综合了基于水平集提取轮廓的长处,不变矩的位移、尺度、旋转不变性的特点和支持向量机在小样本、非线性模式识别中的独特优势。实验结果表明:该方法对高分辨率图像声呐具有较高的识别率和较低的误判率,对原始声呐图像的目标识别率高达99%,对加入方差为0.09的高斯噪声的声呐图像的目标识别率可以达到97%。 展开更多

关键词 声呐 目标识别 水平集 不变矩 支持向量机

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水声被动目标识别技术挑战与展望 被引量：25

15

作者 程玉胜 邱家兴 +1 位作者 刘振 李海涛 《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第4期653-659,共7页

低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识... 低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识别技术发展,研究了深度学习技术在船舶辐射噪声识别中的应用问题,并给出了数据试验结果,文章最后指出了水声被动目标识别技术亟需开展的研究内容和方向。 展开更多

关键词 被动声呐识别 水声低频探测 船舶减振降噪 深度学习 识别特性

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基于卷积神经网络的水下目标声呐图像识别方法 被引量：27

16

作者 金磊磊 梁红 杨长生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期285-291,共7页

水下目标识别是水下无人探测的一项核心技术,为提高水下自动目标识别准确率,提出基于卷积神经网络的目标声呐图像识别方法,针对声呐图像特点,设计了融合图像显著区域分割和金字塔池化的水下目标识别模型。基于流形排序显著性检测方法分... 水下目标识别是水下无人探测的一项核心技术,为提高水下自动目标识别准确率,提出基于卷积神经网络的目标声呐图像识别方法,针对声呐图像特点,设计了融合图像显著区域分割和金字塔池化的水下目标识别模型。基于流形排序显著性检测方法分割和裁剪图像,减小输入数据维度并减少图像背景对目标特征提取过程的干扰;通过堆叠卷积层和池化层,从原始声呐图像中自动学习目标的高层语义信息,避免人工提取图像特征对有效信息的破坏;提出采用空间金字塔池化方法提取特征图中的多尺度信息,弥补声呐图像细节信息少的缺陷,同时解决输入图像尺寸不一致的问题。结果表明,设计的卷积神经网络模型在实测声呐图像数据集上能够比常规卷积神经网络更准确、更快速地识别水下目标。 展开更多

关键词 自动目标识别 声呐图像 卷积神经网络 显著性 金字塔池化

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战场目标被动噪声识别技术 被引量：24

17

作者 吕国云 许学忠 赵锐 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2001年第4期22-25,29,共5页

综述了噪声识别技术在军事上的应用 ,并就战场目标噪声识别的技术现状和发展前景作了概括性的介绍 ,预测了战场目标声识别技术的发展趋势。

关键词 声信号 声探测 模式识别 战场目标 被动噪声

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基于双频识别声呐的鱼类目标识别与计数 被引量：15

18

作者 沈蔚 朱振宏 +2 位作者 张进 曹正良 彭战飞 《渔业现代化》 CSCD 2020年第6期81-87,共7页

鱼类资源调查是渔业管理的基础性工作,利用水声探测技术进行鱼类资源调查日益成为主流手段。针对双频识别声呐(DIDSON)在水库中采集到的声学数据,利用Echoview声学数据后处理软件及其相关算法进行鱼类识别和计数研究。首先利用Kovesi图... 鱼类资源调查是渔业管理的基础性工作,利用水声探测技术进行鱼类资源调查日益成为主流手段。针对双频识别声呐(DIDSON)在水库中采集到的声学数据,利用Echoview声学数据后处理软件及其相关算法进行鱼类识别和计数研究。首先利用Kovesi图像去噪法和背景差分法对声学图像中斑点噪声和水体背景进行去除,然后根据鱼类目标回声阈值进行目标识别,利用α-β轨迹追踪算法进行运动目标追踪以防止重复计数,最后进行目标计数和体长信息的提取。结果显示,与借助声学图像的人工计数相比,本方法鱼类目标计数误差在10%以内,平均计数误差为7.2%,具有相当高的统计精度。研究表明,DIDSON可以用于鱼类识别与计数,在浅水水域的鱼类资源探测与管理方面具有非常广阔的应用空间。 展开更多

关键词 双频识别声呐 声呐图像 目标识别 鱼类计数 资源评估

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基于改进的MFCC战场被动声目标识别 被引量：7

19

作者 蒋永生 张雄伟 +2 位作者 闵刚 刘光云 陈功 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第6期231-234,共4页

从战场声信号与语音信号特征的相似性出发,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和Mel倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结... 从战场声信号与语音信号特征的相似性出发,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和Mel倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。 展开更多

关键词 被动声目标 目标识别 美尔倒谱参数 离散小波变换 鲁棒性

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基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法 被引量：5

20

作者 田晓东 刘忠 周德超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1049-1052,1212,共5页

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该... 针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。 展开更多

关键词 目标识别 形状描述子 直方图 声呐图像

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