公开(公告)号：CN118015443A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311445847.6

申请日：2023-11-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙玉山 ,  黄万展 ,  张家利 ,  郑淏天 ,  梁志敏 ,  王啸天

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水下小目标声纳图像识别方法，包括以下步骤：S1：建立小目标声纳图像数据集：收集水下小目标声纳图像数据，并标注目标位置和类别。S2：预处理水下声纳图像数据集：S3：改进单帧小目标声纳图像识别网络结构；S4：优化锚框和损失函数；S5：将预处理后的声纳图像数据输入到改进的单帧小目标声纳图像识别网络中。网络将对输入的图像进行处理，并输出目标检测和识别的结果。本发明的优点是：高识别精度，高识别帧率，能够应对水下环境中的噪声干扰，提高了目标检测的准确性和精度，减少了人工处理的需求，提高了处理效率。

公开(公告)号：CN117492011A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311440375.5

申请日：2023-11-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙玉山 ,  黄万展 ,  邵卓青 ,  郑淏天 ,  王啸天

IPC: G01S15/89 ,  G01S7/539 ,  G01C25/00

Abstract: 本发明公开了基于多波束合成孔径声呐的水下SLAM前端方法，包括以下步骤：利用三次样条插值对齐惯导数据和多波束合成孔径声呐数据；利用高斯Alpha‑Shapes模型和高斯过程回归模型的多波束合成孔径声呐数据进行降噪处理；利用相邻两去噪的多波束合成孔径声呐数据，构建两相邻gp帧，对两相邻gp帧进行点云配准估计两相邻gp帧间的AUV相对位姿，进而优化AUV的当前位姿和空间三维点云；本发明利用多波束合成孔径声呐，在中短航程下，避免了使用闭环检测环节去优化AUV位姿，但在长航程的情况下，还是应当加入闭环检测环节，进一步优化AUV位姿。