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特征降维与融合的水声目标识别方法
被引量：
4
1
作者
李昊鑫
肖长诗
+2 位作者
元海文
郭玉滨
刘加轩
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第1期102-110,共9页
为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2...
为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2个数据集上进行实验,识别准确率均在99%以上。结果表明:该算法能够有效抑制噪声,具备较强的鲁棒性。将所提算法应用到单船识别,实验结果表明该算法能够有效区分同类型的不同船舶。
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关键词
水声目标识别
离散小波变换
梅尔倒谱系数
特征融合
联合神经网络
单船识别
深度学习
船舶辐射噪声
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职称材料
无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法
被引量：
17
2
作者
陶孟卫
姚宇威
+2 位作者
元海文
肖长诗
文元桥
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期155-164,共10页
为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算...
为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算法以及传统方法,该方法可以更鲁棒、精准地提取圆心投影点亚像素坐标。完成圆心提取后,基于交比不变性建立图像坐标与平台坐标一致性匹配关系解算出初始位姿,并通过二次曲线重投影模型设计非线性优化函数求得优化位姿。针对降落过程中图像运动模糊的情况,提出一种基于运动连续性的测量关键帧选取模型来排除运动模糊图像对控制决策的影响。进一步设计一种多模式切换控制结构实现了对降落平台的运动预测、无人机样条轨迹生成与更新,从而完成无人机自主降落。在1 500次的测量实验中,该测量方法的平均重映射误差可达到0.578 pixel,方差为0.009 6。在现场降落实验中,无人机在2.5 m高度时对降落台的定位误差小于3.5 cm,表明本文方法具有较高的视觉测量精度且更加稳定,能够实现对运动降落目标的稳定接近与跟踪并完成降落。
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关键词
无人机
自主降落
视觉标识
调和比
位姿测量
测量关键帧
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职称材料
题名
特征降维与融合的水声目标识别方法
被引量：
4
1
作者
李昊鑫
肖长诗
元海文
郭玉滨
刘加轩
机构
武汉理工大学航运
学院
山东交通学院威海海洋信息科学与技术研究院
武汉工程大学电气
信息
学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第1期102-110,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52001235)
湖北省自然科学基金项目(2022CBF313)
山东省自然科学基金项目(ZR2020KE029).
文摘
为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2个数据集上进行实验,识别准确率均在99%以上。结果表明:该算法能够有效抑制噪声,具备较强的鲁棒性。将所提算法应用到单船识别,实验结果表明该算法能够有效区分同类型的不同船舶。
关键词
水声目标识别
离散小波变换
梅尔倒谱系数
特征融合
联合神经网络
单船识别
深度学习
船舶辐射噪声
Keywords
underwater acoustic target recognition
discrete wavelet transform
Mel-frequency cepstral coefficient
feature fusion
joint neural network
single-ship identification
deep learning
ship radiated noise
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法
被引量：
17
2
作者
陶孟卫
姚宇威
元海文
肖长诗
文元桥
机构
武汉理工大学航运
学院
武汉工程大学电气
信息
学院
山东交通学院威海海洋信息科学与技术研究院
武汉理工大学智能
交通
系统
研究
中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期155-164,共10页
基金
国家自然科学基金青年项目(51579204)
山东省自然科学基金重点项目(ZR2020KE029)资助。
文摘
为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算法以及传统方法,该方法可以更鲁棒、精准地提取圆心投影点亚像素坐标。完成圆心提取后,基于交比不变性建立图像坐标与平台坐标一致性匹配关系解算出初始位姿,并通过二次曲线重投影模型设计非线性优化函数求得优化位姿。针对降落过程中图像运动模糊的情况,提出一种基于运动连续性的测量关键帧选取模型来排除运动模糊图像对控制决策的影响。进一步设计一种多模式切换控制结构实现了对降落平台的运动预测、无人机样条轨迹生成与更新,从而完成无人机自主降落。在1 500次的测量实验中,该测量方法的平均重映射误差可达到0.578 pixel,方差为0.009 6。在现场降落实验中,无人机在2.5 m高度时对降落台的定位误差小于3.5 cm,表明本文方法具有较高的视觉测量精度且更加稳定,能够实现对运动降落目标的稳定接近与跟踪并完成降落。
关键词
无人机
自主降落
视觉标识
调和比
位姿测量
测量关键帧
Keywords
UAV
autonomous landing
visual target
harmonic relation
position and orientation measurement
measurement key frame
分类号
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征降维与融合的水声目标识别方法
李昊鑫
肖长诗
元海文
郭玉滨
刘加轩
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法
陶孟卫
姚宇威
元海文
肖长诗
文元桥
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
17
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职称材料
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