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基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测
被引量：
9
1
作者
王飞
刘梦婷
+3 位作者
刘雪芹
秦志亮
马本俊
郑毅
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020年第8期197-204,共8页
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、...
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。
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关键词
船只检测
暗通道先验去雾
深度学习
YOLOv3
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职称材料
水声阵列空域反转和噪声抑制技术
被引量：
2
2
作者
赵安邦
马林
+1 位作者
惠娟
葛春莎
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期34-40,共7页
为了提高水声阵列性能,本文基于水声阵列探测系统的工程应用,提出了一种水声阵列"空域反转"和噪声抑制的技术。通过阵列信号空间反转和卷积,对阵元孔径进行虚拟扩展。在此基础上,对扩展后的阵列进行灵敏度均衡,分析了均衡技术...
为了提高水声阵列性能,本文基于水声阵列探测系统的工程应用,提出了一种水声阵列"空域反转"和噪声抑制的技术。通过阵列信号空间反转和卷积,对阵元孔径进行虚拟扩展。在此基础上,对扩展后的阵列进行灵敏度均衡,分析了均衡技术对"空域反转"阵列性能的影响。"空域反转"使各向同性不相关噪声聚焦,将协方差矩阵中心元素置零,抑制部分噪声,进一步提高阵列处理的增益。研究结果表明:本文提出的阵列处理技术,能够有效地提高各向同性噪声中的水声阵列的处理增益,能够为提高水声阵列目标探测性能提供一种技术途径。
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关键词
水声阵列
空间反转
虚拟扩展
指向性
阵列增益
灵敏度均衡
系数矩阵
噪声抑制
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职称材料
基于子带分解的宽带自适应波束形成算法改进
被引量：
1
3
作者
郭乔鹤
李秀坤
+1 位作者
李姝婷
李妍
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第20期230-236,共7页
该文针对在目标快速运动或者本船快速机动情况下,最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)在少快拍下无法获得满秩和稳定的协方差矩阵的问题,提出一种基于子带分解的宽带自适应波束形成方法,该方法能够在单...
该文针对在目标快速运动或者本船快速机动情况下,最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)在少快拍下无法获得满秩和稳定的协方差矩阵的问题,提出一种基于子带分解的宽带自适应波束形成方法,该方法能够在单快拍数据条件下,获得满秩的协方差矩阵。相对于时域解析信号的MVDR算法,基于子带分解的宽带信号处理方式具有更小的相位误差,波束形成结果更精准。针对其在阵元失效情况下性能急剧下降的问题,对比分析了采用基于数据的协方差矩阵重构方法、对角加载方法、阵元隔离方法在阵元失效情况下的性能。仿真分析结果表明,基于数据的协方差矩阵重构方法,在阵元失效的情况下,具有相对较低的旁瓣高度。海试数据处理结果表明,改进的宽带自适应波束形成算法可在频域单次快拍数据条件下完成波达方向(direction of arrival,DOA)估计,且具有较高的DOA估计精度、方位分辨能力和弱目标检测能力。
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关键词
单快拍
自适应波束形成
协方差矩阵重构
阵元失效
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职称材料
题名
基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测
被引量：
9
1
作者
王飞
刘梦婷
刘雪芹
秦志亮
马本俊
郑毅
机构
哈尔滨工程大学
水声技术
重点
实验室
哈尔滨工程大学工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室
哈尔滨工程大学
水声
工程
学院
出处
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020年第8期197-204,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.41304096,41876053)
声学科学与技术实验室基金资助项目(GK2050260214,GK2050260217,GK2050260218,KY10500180084,KY10500190031)。
文摘
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。
关键词
船只检测
暗通道先验去雾
深度学习
YOLOv3
Keywords
vessel detection
dark channel prior dehazing algorithm
deep learning
YOLOv3
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
水声阵列空域反转和噪声抑制技术
被引量：
2
2
作者
赵安邦
马林
惠娟
葛春莎
机构
哈尔滨工程大学
水声技术
重点
实验室
哈尔滨工程大学工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室
哈尔滨工程大学
水声
工程
学院
中国船舶
工业
系统
工程
研究院水声对抗技术
重点
实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11374072
61371171)
+4 种基金
水声对抗技术重点实验室基金项目(SSDKKFJJ-2017-02)
水声技术重点实验室稳定支持项目(SSJSWD2C2018002)
声纳技术重点实验室基金项目(614210902011906)
中电54所新技术研究高校合作项目
CSC国家留学基金委资助项目(201706680036)
文摘
为了提高水声阵列性能,本文基于水声阵列探测系统的工程应用,提出了一种水声阵列"空域反转"和噪声抑制的技术。通过阵列信号空间反转和卷积,对阵元孔径进行虚拟扩展。在此基础上,对扩展后的阵列进行灵敏度均衡,分析了均衡技术对"空域反转"阵列性能的影响。"空域反转"使各向同性不相关噪声聚焦,将协方差矩阵中心元素置零,抑制部分噪声,进一步提高阵列处理的增益。研究结果表明:本文提出的阵列处理技术,能够有效地提高各向同性噪声中的水声阵列的处理增益,能够为提高水声阵列目标探测性能提供一种技术途径。
关键词
水声阵列
空间反转
虚拟扩展
指向性
阵列增益
灵敏度均衡
系数矩阵
噪声抑制
Keywords
underwater acoustics array
spatial reversal
virtual extensions
directivity
array gain
sensitivity equalization
coefficient matrix
noise suppression
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于子带分解的宽带自适应波束形成算法改进
被引量：
1
3
作者
郭乔鹤
李秀坤
李姝婷
李妍
机构
哈尔滨工程大学
水声技术
重点
实验室
哈尔滨工程大学工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室
哈尔滨工程大学
水声
工程
学院
沈阳辽海装备有限责任公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第20期230-236,共7页
基金
水声技术重点实验室稳定支持课题(JCKYS2021604SSJS006)。
文摘
该文针对在目标快速运动或者本船快速机动情况下,最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)在少快拍下无法获得满秩和稳定的协方差矩阵的问题,提出一种基于子带分解的宽带自适应波束形成方法,该方法能够在单快拍数据条件下,获得满秩的协方差矩阵。相对于时域解析信号的MVDR算法,基于子带分解的宽带信号处理方式具有更小的相位误差,波束形成结果更精准。针对其在阵元失效情况下性能急剧下降的问题,对比分析了采用基于数据的协方差矩阵重构方法、对角加载方法、阵元隔离方法在阵元失效情况下的性能。仿真分析结果表明,基于数据的协方差矩阵重构方法,在阵元失效的情况下,具有相对较低的旁瓣高度。海试数据处理结果表明,改进的宽带自适应波束形成算法可在频域单次快拍数据条件下完成波达方向(direction of arrival,DOA)估计,且具有较高的DOA估计精度、方位分辨能力和弱目标检测能力。
关键词
单快拍
自适应波束形成
协方差矩阵重构
阵元失效
Keywords
single snapshot
adaptive beamforming
covariance matrix reconstruction
array failure
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测
王飞
刘梦婷
刘雪芹
秦志亮
马本俊
郑毅
《海洋科学》
CAS
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
水声阵列空域反转和噪声抑制技术
赵安邦
马林
惠娟
葛春莎
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于子带分解的宽带自适应波束形成算法改进
郭乔鹤
李秀坤
李姝婷
李妍
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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