一种新型的水下探测目标自动识别系统

计算机识别水下目标的技术说明计算机识别水下目标的关键技术是多传感器数据融合和机器学习。

这些技术被广泛应用于水下目标检测、识别和分类。

多传感器数据融合是指利用多个传感器获得的数据进行综合分析和判断。

水下目标的识别通常需要使用不同类型的传感器，例如声纳、水下相机和激光雷达。

每种传感器都有其自身的特点和限制，通过将多个传感器的数据进行融合，可以提高对水下目标的识别准确性和可靠性。

机器学习是一种通过模型训练来识别和分类水下目标的方法。

可以使用监督学习算法，通过给算法提供已标记的样本数据来训练模型。

训练完成后，模型可以对新的未知数据进行分类和识别。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和深度神经网络。

在水下目标识别中，传感器数据通常包括声纳反射信号、水下图像和激光点云。

声纳反射信号可以提供目标的几何特征和声学特征，水下图像可以提供目标的外观特征和颜色信息，激光点云可以提供目标的三维坐标和形状信息。

通过综合分析这些数据，可以获得更全面和准确的水下目标识别结果。

除了多传感器数据融合和机器学习，还有其他一些技术可以用于水下目标识别。

例如，特征提取和目标模型匹配可以用于从传感器数据中提取目标的特征，并与已知的目标模型进行匹配。

同时，目标跟踪和运动分析可以用于识别水下目标的运动轨迹和行为模式。

总结起来，计算机识别水下目标的技术需要利用多传感器数据融合
和机器学习。

这些技术可以提高水下目标识别的准确性和可靠性，并
且可以应用于多种水下任务，如海洋勘探、水下作业和水下机器人等。

基于卷积神经网络的水下目标检测与识别技术研究在现代海洋航行和资源开发中，对于水下目标的高精度检测和识别至关重要。

传统的水下目标检测方法往往需要大量手工选择特征、提取特征等繁琐步骤，一直存在着准确率低和效率慢等问题。

近年来，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，基于CNN的水下目标检测与识别技术逐渐成为了研究的热点，成为了解决上述问题的有效途径。

一、水下目标检测技术发展状况传统的水下目标检测方法主要包括基于阈值分割、模板匹配、形态学、特征提取等技术。

但是由于水下图像具有复杂的噪声和光线环境以及目标背景干扰，这些方法难以进行快速、准确的识别。

而卷积神经网络模型通过自动学习特征，可以更好地处理这些问题。

受益于深度学习技术的发展，基于CNN的水下目标检测技术得到了广泛应用。

其中，Faster R-CNN、YOLO等经典算法都在水下目标检测任务中得到了大量的探索和应用。

二、基于卷积神经网络的水下目标检测方法基于CNN的水下目标检测主要包括两个部分：一是目标检测，即通过网络模型找到水下图像中所有可能的目标位置；二是目标识别，即对这些可能的目标进行分类识别。

在这些过程中，需要使用一些技术手段来解决诸如小目标、噪声、光照变化等问题。

1. Faster R-CNNFaster R-CNN是一种基于深度学习的快速目标检测算法。

相比于传统R-CNN算法，Faster R-CNN采用在线学习的方式，更快并且更准确。

在Faster R-CNN中，分类和回归是分开进行的。

分类过程中，采用卷积和全连接层，对输入图像进行分类；回归过程中，生成有关候选目标的位置和尺寸信息，从而预测目标的位置。

因此，Faster R-CNN既可以快速检测出所有可能存在的目标位置，也可以对所检测到的目标进行准确的识别。

2. YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法。

该算法将目标检测问题转化为一个回归问题，同时将识别目标的任务与检测目标的任务分开进行。

海船信号设备简要介绍海船信号设备是航海领域中非常重要和必备的装备之一，它们用于通信、导航和安全目的。

本文将简要介绍几种常见的海船信号设备，包括雷达、航向指示器、声呐和自动识别系统。

1. 雷达雷达（Radar）是一种利用射频波和电磁波进行探测、定位和跟踪物体的设备。

它通过发送脉冲波并接收其反射信号，以测量物体的位置、速度和方向。

雷达可以用于探测其他船只、岩礁、障碍物和航标等，从而提高船只的安全性和导航能力。

在海船上，雷达通常由屏幕、天线和控制器组成。

屏幕上显示出接收到的信号，并提供物体的位置和其他相关信息。

天线负责发射和接收信号，而控制器则用于调整雷达系统的设置和功能。

2. 航向指示器航向指示器（Compass）是一种用于确定船只方向的设备。

海船上的航向指示器通常是磁罗盘或陀螺罗盘。

磁罗盘通过感应地磁场来确定船只的方向，而陀螺罗盘则利用陀螺仪原理来测量航向角。

航向指示器通常嵌入在船只的船桥上，并与导航系统相连。

它提供船只的实时方向信息，同时也可以提供罗盘校准和自动导航功能。

3. 声呐声呐（Sonar）是一种利用声波进行水下探测和测距的装备。

海船上的声呐系统通常由发射器、接收器和显示器组成。

发射器发出声波信号，而接收器接收反射回来的信号。

通过测量声波的传播时间和接收到的信号强度，声呐可以确定水下物体的位置和距离。

声呐在海船上有多种应用，包括测量水深、探测潜在的障碍物、定位鱼群和搜索水下目标等。

4. 自动识别系统自动识别系统（Automatic Identification System，简称AIS）是一种用于船只识别和跟踪的设备。

它使用全球卫星导航系统（如GPS）和无线电通信技术来进行船只的位置监测。

AIS系统通过船只上的发射器和接收器，将船只的位置、船名、船舶类型和航行状态等信息发送到附近的船只和岸基站，以提高海上航行的安全性和效率。

结论海船信号设备在航海中起到了至关重要的作用。

雷达、航向指示器、声呐和AIS系统等设备能够提供准确的导航信息、确保船只的安全以及优化航行效率。

2021年第40卷第4期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)103DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)04-0103-03基于FPGA 和CNN 的水下目标识别系统陈凯峰，梁鉴如，陈 强，傅伟清，刘贵庆，刘露露(上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620)摘 要：水下智能设备由于功率受限，采集的图像数据无法进行实时处理。

考虑现场可编程门阵列(FP-GA)功耗低，计算能力强和灵活性高等特点，基于FPGA 的并行性和流水线技术，利用卷积神经网络 (CNN)强大的图像处理能力，设计了一个低功耗图像实时识别系统。

实验使用三个不同水域的水下视频图像对该系统进行验证。

实验结果表明:该系统达到了与PC 工作站相同的精度，实现1 920 X1 080分辨率和25FPS 帧速率图像的处理,满足水下识别任务的需求。

关键词：卷积神经网络；现场可编程门阵列；图像识别中图分类号：TN710文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)04-0103-03Underwater target recognition system based on FPGAand CNN **收稿日期：2019-10-10*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61272097)；上海市科技委员会重点项目(185****1600)；上海工程技术大学研究生科研创新资助 项目(E3-0903-18-01051)CHEN Kaifeng , LIANG Jianru , CHEN Qiang , FU Weiqing, LIU Guiqing , LIU Lulu(School of Electronic and Electrical Engineering , Shanghai University of Engineering Science , Shanghai 201620, China )Abstract : Due to the limited power of underwater intelligent device , acquired image data cannot be processed inreal time. Consider characteristics of low power consumption , high computing power and high flexibility of fieldprogrammable gate array (FPGA ). FPGA-based parallelism and pipeline technology , use powerful image processing capability of convolutional neural network (CNN ) ,a low power consumption image real-time recognition system isdesigned ・ The system is verified uses underwater video images from three different water regions. Experimental results show that the system achieves the same precision as the PC workstation,and realize processing of 1 920 x1 080 resolution and 25FPS frame rate image to meet the needs of underwater recognition tasks.Keywords : convolutional neural network (CNN ) ； field programmable gate array ( FPGA) ； image recognition0引言水下智能设备可用于铺设管道，海底探索，数据收集，钻井支持和水下设备维修等重要工作。

水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。

当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。

一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。

而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。

总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。

1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。

(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。

1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。

光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。

1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。

中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。

高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。

二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和鉴别多目标的需要。

同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下，实现对目标的自动识别和跟踪选择。

声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别以及对运动目标实现跟踪，而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。

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目前，国内外有许多使用图像和视频的方法来检测舰船，但在功耗、硬件实现等方面受到制约。

鉴于此，通过结合水声技术，提出了采用水声与雷达、视频联合自动监测方案，利用水声被动测量可长期工作的特点，实现对海管沿线水面、水下目标的前期声学预警，再利用岸基雷达的短期主动扫描，获取水面可疑目标的准确参数，而视频监测设备则用于雷达近端监测盲区的补充测量，以实现对海底管道附近水域进行全天候无死角的全方位监测。

文中主要论述水声监测分系统的信号处理软硬件设计，即基于浮标的海上舰船目标预警系统设计。

其本文为网络收集精选范文、公文、论文、和其他应用文档，如需本文，请下载--------- 本文为网络收集精选范文、公文、论文、和其他应用文档，如需本文，请下载------------主要功能包括：实现海上目标声学监测和自动识别，判断目标有无及目标状态;根据船只航行和作业等不同的频谱特性判断监测点附近是否有船只长时间停留或作业等危险存在;如有危险存在，通过北斗数据传输设备向指控中心机房传送报警信息。

此外该预警系统还具有位置、电池电压等信息读取和发送功能以及对北斗模块的控制功能。

舰船目标检测及识别分系统结合其它的监测系统，可有效降低海管被外部不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为造成破坏的风险，具有明显的经济效益和社会意义。

水声探测中的目标识别技术研究在海洋探索和军事应用等众多领域中，水声探测中的目标识别技术一直占据着至关重要的地位。

它就像是我们在茫茫大海中的“眼睛”，帮助我们在复杂的水下环境中准确地发现和识别各种目标。

水声探测，简单来说，就是利用声波在水中传播的特性来获取信息。

而目标识别技术则是从接收到的水声信号中提取有价值的特征，并根据这些特征来判断目标的类型、位置、速度等关键信息。

要理解水声探测中的目标识别技术，首先得清楚水下环境的复杂性。

水对声波的吸收、散射以及各种海洋噪声的干扰，都给目标识别带来了巨大的挑战。

与在空气中传播的声波相比，水中的声波传播速度更快，衰减也更严重。

这意味着我们接收到的声波信号可能已经严重变形，从而增加了识别的难度。

在目标识别的过程中，特征提取是一个关键的环节。

常见的特征包括目标的声学特征，如回波的幅度、频率、相位等。

这些特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同类型的目标。

例如，潜艇和鱼类的回波特征就有明显的差异。

潜艇通常具有较大的体积和规则的形状，其回波会比较强且稳定；而鱼类的体型较小且形状不规则，回波相对较弱且多变。

除了声学特征，目标的运动特征也是重要的识别依据。

通过分析目标的速度、加速度、运动轨迹等信息，可以进一步提高识别的准确性。

比如说，一艘匀速直线行驶的船只和一艘频繁改变航向的船只，它们的运动特征就有很大的不同。

在实际应用中，多传感器融合技术逐渐成为一种趋势。

单一的传感器可能存在局限性，而将多个不同类型的传感器（如声纳、磁力计、压力传感器等）获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标信息。

就好像我们通过多个角度观察一个物体，能够更清晰地了解它的全貌。

另外，模式识别算法在目标识别中也发挥着重要作用。

常见的算法有基于统计的方法、基于神经网络的方法等。

基于统计的方法通过对大量样本数据的统计分析，建立目标的特征模型；而神经网络方法则通过模拟人脑的神经元网络，具有很强的学习和自适应能力。

船舶电子设备现代船舶必备的高科技设备船舶电子设备：现代船舶的高科技必备船舶电子设备在航海领域发挥着至关重要的作用。

随着科技的不断进步，现代船舶所使用的电子设备也在不断更新与升级。

这些高科技设备不仅提高了航行安全性和效率，还改变了船舶行业的发展格局。

本文将介绍几种现代船舶必备的高科技设备。

一、全球卫星导航系统（GNSS）全球卫星导航系统（GNSS）是现代船舶所必备的主要导航设备。

其通过接收来自卫星的信号，计算出船舶的精确位置，并提供导航与定位服务。

GNSS的一种主要类型是全球定位系统（GPS），它借助于一系列卫星在全球范围内提供精确的位置服务。

除了GPS，还有伽利略系统、格洛纳斯系统等。

这些系统的应用使得船舶在航行中能够准确导航、规避障碍物，提高航行的安全性。

二、雷达系统雷达系统在船舶行业中也起到了关键性的作用。

雷达通过发射高频无线电波，并接收其反射的信号，从而探测周围目标的位置和存在。

船舶上的雷达系统可用于检测其他船只、浮标和陆地等物体，并提供这些物体的位置和距离信息。

在恶劣天气条件下，雷达系统还可以帮助船舶避免暗礁、冰山以及其他危险物。

雷达技术的应用极大地提高了航行的安全性和可靠性。

三、自动识别系统（AIS）自动识别系统（AIS）是一种船舶间无线自动交互的系统。

它通过广播船舶的位置、身份和航行状态，使得其他船舶能够实时了解到周围船舶的信息。

AIS系统在船舶行业中扮演着重要的角色，既可用于航行安全的监控与决策，也能提高船舶管理和交通管制的效率。

通过AIS系统，船舶能够实时获取到其他船舶的动态信息，提前做好应对措施，减少航行事故的发生。

四、声纳系统声纳系统在船舶行业中主要用于水下探测和测量。

它通过发射声音脉冲并接收其反射信号，以获取水下目标的位置和形状。

声纳系统广泛应用于海底地形勘测、鱼群搜寻和障碍物探测等领域。

在海上风浪大、视野受限的条件下，声纳系统能够有效帮助船舶避免水下障碍物，确保航行的安全。