同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法

1

作者 魏光春 邢传玺 +1 位作者 崔晶 董赛蒙 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期42-46,共5页

针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉... 针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。 展开更多

关键词 侧扫声纳图像处理 水下目标特征提取 多目标检测 同步码字优化降噪 YOLOv7目标识别

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基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术 被引量：23

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作者 曾庆军 王菲 黄国建 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期382-386,共5页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,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 .... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,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 。 展开更多

关键词 自适应遗传BP算法 连续谱 特征提取 被动声纳目标识别技术

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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

3

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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两种倒谱特征提取技术在水声目标识别中的应用 被引量：11

4

作者 柳革命 孙超 杨益新 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期276-281,共6页

按照声纳员的感受,被动声纳目标被看作为一个发声体,目标噪声信号表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积,在这一模型下,使用倒谱分析水声目标噪声的时域特征。提出利用线性预测倒谱和考虑人耳听觉特点的美尔倒谱分析发声体的冲激响应... 按照声纳员的感受,被动声纳目标被看作为一个发声体,目标噪声信号表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积,在这一模型下,使用倒谱分析水声目标噪声的时域特征。提出利用线性预测倒谱和考虑人耳听觉特点的美尔倒谱分析发声体的冲激响应在倒谱域中的表示,据此对水声噪声信号提取这两种倒谱的特征,进行分类识别。设计了神经网络分类器,利用实测数据对三类目标进行分类。分析比较两种方法的分类结果,验证了基于倒谱的水声目标特征提取方法的可行性。 展开更多

关键词 被动声纳目标识别 线性预测(LPC)倒谱 美尔(Mel)倒谱 特征提取

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基于小波变换的特征提取方法分析 被引量：108

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作者 张静远 张冰 蒋兴舟 《信号处理》 CSCD 2000年第2期156-162,155,共8页

论文提出并讨论了四种基于小波变换的特征提取方法：基于小波变换的棋极大值特征、基于小波分解的能量特征、基于小波包分解的摘特征以及基于适应性小波网络的特征提取方法，阐述了各方法的基本原理及实现过程，并将其用于水声信号的特... 论文提出并讨论了四种基于小波变换的特征提取方法：基于小波变换的棋极大值特征、基于小波分解的能量特征、基于小波包分解的摘特征以及基于适应性小波网络的特征提取方法，阐述了各方法的基本原理及实现过程，并将其用于水声信号的特征提取，通过分类结果比较，分析了各种方法的特点及适用性． 展开更多

关键词 特征提取 小波变换 信号分析 水声信号

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基于线性预测倒谱的被动声纳目标特征提取技术 被引量：7

6

作者 柳革命 孙超 刘兵 《应用声学》 CSCD 北大核心 2007年第5期277-281,共5页

从声纳员的角度出发,被动声纳目标可以被看作为一个发声体,利用线性预测倒谱从声纳目标噪声中分离出目标作为发声体的冲激响应在倒谱域中的表示,提取一组识别特征,设计神经网络分类器,对三类目标进行分类。实测数据验证了基于线性预测... 从声纳员的角度出发,被动声纳目标可以被看作为一个发声体,利用线性预测倒谱从声纳目标噪声中分离出目标作为发声体的冲激响应在倒谱域中的表示,提取一组识别特征,设计神经网络分类器,对三类目标进行分类。实测数据验证了基于线性预测倒谱的被动声纳目标特征提取方法是可行的。 展开更多

关键词 被动声纳目标识别 倒谱 特征提取

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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

7

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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被动声纳目标识别系统设计研究 被引量：7

8

作者 陈敬军 傅寅锋 《声学技术》 CSCD 2012年第2期147-151,共5页

目标识别是声纳的主要功能之一,其性能包括识别正确率、泛化能力和识别距离。由于数据样本的保密特性,声纳目标识别系统设计有其自身特色。在设计过程中,应首先降低对数据样本的依赖,把目标辐射噪声的机理分析、组成、运动规律等知识巧... 目标识别是声纳的主要功能之一,其性能包括识别正确率、泛化能力和识别距离。由于数据样本的保密特性,声纳目标识别系统设计有其自身特色。在设计过程中,应首先降低对数据样本的依赖,把目标辐射噪声的机理分析、组成、运动规律等知识巧妙地运用到系统设计中;其次还应尽可能提高泛化率,以提高声纳目标识别系统对未见过的样本的正确识别能力。讨论了声纳目标识别流程、声纳目标识别系统的设计方法;在声纳目标识别系统的性能评估中,给出了目标识别距离的估算方法。 展开更多

关键词 目标识别 特征提取 性能评估 声纳 信号处理

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目标噪声响度特征提取技术研究 被引量：3

9

作者 柳革命 杨益新 《声学技术》 CSCD 2011年第4期336-339,共4页

考虑声纳员听音判型过程中,目标噪声的响度变化是其判型的重要依据,计算目标噪声信号的响度,提取其响度特征,基于响度特征对三类目标进行分类识别。设计神经网络分类器,实测数据验证了基于响度的目标特征提取方法是有效的,并分析了响度... 考虑声纳员听音判型过程中,目标噪声的响度变化是其判型的重要依据,计算目标噪声信号的响度,提取其响度特征,基于响度特征对三类目标进行分类识别。设计神经网络分类器,实测数据验证了基于响度的目标特征提取方法是有效的,并分析了响度特征和能量特征的区别,说明了三类目标噪声响度特征较能量特征分布的集中度好,有利于提高分类识别的正确概率。 展开更多

关键词 响度 特征提取 被动声纳目标识别

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基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究 被引量：5

10

作者 辛光红 杨波 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第2X期115-117,共3页

水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要... 水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。 展开更多

关键词 声呐 水下目标识别 图像处理 图像分割 特征提取

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被动声纳目标识别综合仿真系统 被引量：1

11

作者 李玉阳 宋洁 笪良龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第21期249-251,共3页

针对舰艇目标识别与分类对海军作战的重要性,提出了被动声纳目标识别综合仿真系统的设计方案。设计了包括声纳信号仿真、噪声回放、目标分类识别、目标噪声特性库以及综合显示在内的系统总体结构及其相应功能,建立了系统仿真模型和仿真... 针对舰艇目标识别与分类对海军作战的重要性,提出了被动声纳目标识别综合仿真系统的设计方案。设计了包括声纳信号仿真、噪声回放、目标分类识别、目标噪声特性库以及综合显示在内的系统总体结构及其相应功能,建立了系统仿真模型和仿真软件,仿真试验结果表明了系统设计的合理性和有效性。 展开更多

关键词 辐射噪声 被动声纳 特征提取 目标识别

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倒谱和复倒谱在被动声纳目标识别中的应用

12

作者 王志强 李钢虎 魏鑫 《声学技术》 CSCD 2011年第3期280-283,共4页

基于声纳员的感受被动声纳可以认为是一个发声体,这个发声体可以表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积。在这种情况下,使用倒谱和复倒谱的形式分析被动声纳目标噪声的时域特征,得到的目标特征不够明显,因此提出了利用指数倒谱和指数... 基于声纳员的感受被动声纳可以认为是一个发声体,这个发声体可以表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积。在这种情况下,使用倒谱和复倒谱的形式分析被动声纳目标噪声的时域特征,得到的目标特征不够明显,因此提出了利用指数倒谱和指数复倒谱的频谱特性来提取目标噪声的特征,进行分类识别。设计了BP神经网络分类器,利用实测数据对三类目标进行分类。分析比较了两种方法的分类结果,验证了基于倒谱和复倒谱的指数运算的被动声纳目标特征提取方法的可行性。 展开更多

关键词 倒谱 复倒谱 目标识别 被动声纳 特征提取

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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

13

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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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

14

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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水下蛙人呼吸声Mel倒谱特征的实验研究 被引量：5

15

作者 朱知萌 郭育 +1 位作者 王冠 章佳荣 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期286-292,共7页

为提高水下蛙人呼吸声识别的准确度,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的蛙人呼吸声信号特征匹配方法。计算呼吸声信号之间、信号与环境噪声及舰船辐射噪声的MFCC夹角和MFCC距离并进行匹配比较,以... 为提高水下蛙人呼吸声识别的准确度,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的蛙人呼吸声信号特征匹配方法。计算呼吸声信号之间、信号与环境噪声及舰船辐射噪声的MFCC夹角和MFCC距离并进行匹配比较,以进行分类识别。某湖试验数据的处理结果表明:蛙人呼吸声与舰船辐射噪声及环境噪声的MFCC参数有着明显的差异,能够对蛙人呼吸声信号与干扰噪声进行区分,证明了基于MFCC特征算法的有效性,对发展港口、码头等近海海域附近的水下蛙人探测声呐和预警系统具有实际意义。 展开更多

关键词 被动声呐 水下小目标 MEL频率倒谱系数 特征匹配

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基于连续谱特征的被动声呐跟踪方法

16

作者 王卓然 王鲁军 +1 位作者 谢亮 王佳囡 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期709-717,共9页

针对被动声呐多目标跟踪问题,通过研究目标连续谱特征表征方式和特征更新相似关联机制,提出了一种基于连续谱特征的被动目标跟踪方法。该方法利综合利用频带能量法、排序截断平均算法以及峰值提取实现目标的连续特征表征,利用表征出的... 针对被动声呐多目标跟踪问题,通过研究目标连续谱特征表征方式和特征更新相似关联机制,提出了一种基于连续谱特征的被动目标跟踪方法。该方法利综合利用频带能量法、排序截断平均算法以及峰值提取实现目标的连续特征表征,利用表征出的特征谱作为输入,通过建立相似度搜索,交叉判断与模板更新机制,实现了多目标的跟踪。经仿真对比分析了该方法的跟踪性能,并利用海上试验数据验证了其有效性。结果表明,连续谱特征可作为辅助特征用于目标的跟踪分辨,该方法能够有效提高多目标交叉情况下的跟踪关联能力,并且具备较低的运算量和较高的精度。 展开更多

关键词 被动声呐 连续谱 目标跟踪 特征提取

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