-
题名基于GAN-SVC的水下障碍物轮廓构建研究
- 1
-
-
作者
唐会林
宋甘琳
周佳加
武杨
-
机构
中国人民解放军
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
-
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第12期12-15,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51609048,51909044,52071108)。
-
文摘
针对由于复杂噪声使得水下无人航行器(UUV)声呐探测数据可靠性下降进而导致障碍物轮廓构建失准的问题,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)和支持向量聚类(SVC)的水下障碍物轮廓构建算法。为区分复杂噪声点与障碍物点,该算法基于SVC对声呐数据异常点进行初步筛选。针对SVC受参数影响可能导致较小簇误判的问题,利用GAN精确筛选异常点;并对精确的障碍物点进行聚类得到各个障碍物的最优轮廓。通过对湖中障碍物探测数据的轮廓构建仿真验证试验,相比SVC算法,使用本文所提GAN-SVC算法在对2个障碍物进行轮廓构建时,准确度分别提高了79.80%和48.13%。
-
关键词
生成对抗网络
支持向量聚类
异常点检测
轮廓构建
-
Keywords
generative adversarial network
support vector clustering
outlier detection
contour construction
-
分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘技术
被引量：1
- 2
-
-
作者
陆月然
梁碧珍
-
机构
百色学院
-
出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第3期100-104,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.61063046)
广西高校科学技术研究重点项目(No.KY2015ZD118)
-
文摘
传统基于FPGA的快速图像特征提取方法,未对图像实施轮廓构建,导致特征挖掘结果不理想,提出基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘方法。构建红外激光图像的活动轮廓模型,对图像实施小波降噪处理,对降噪后的海量红外激光图像进行活动轮廓线套索融合检索,基于检索结果采用SIFT算法实现海量红外激光图像特征挖掘。实验结果表明,所设计方法进行海量红外激光图像降噪的误差小于1%,特征挖掘平均用时约为8. 63 s,特征挖掘准确率高达98%以上,所设计方法能够用于海量红外激光图像特征的准确、高效挖掘。
-
关键词
海量
红外激光图像
轮廓构建
小波降噪
SIFT算法
特征挖掘
-
Keywords
massive
infrared laser images
outline construction
wavelet noise reduction
SIFT algorithm
feature mining
-
分类号
TN391
[电子电信—物理电子学]
-
