水下高分辨率声图中小目标的深度网络分类方法

针对声成像数据缺少条件下的水下沉底小目标分类问题,提出一种深度网络分类算法。首先,采用高斯混合模型对声影区统计特性进行建模并提取声图阴影,在此基础上构建仿真数据集和真实数据集。将仿真数据集输入卷积神经网络进行训练,保留其特征提取部分,用于对真实数据集进行特征提取.重建网络分类部分并采用真实数据集的特征向量进行训练。结果表明,所提出的方法分类正确率可达88.24%,与6种对照方法相比平均分类正确率分别提升8.67%,20.47%,19.78%,11.59%,9.01%,11.58%。验证了所提出方法在小样本条件下具有较好对水下沉底小目标的分类能力。其学习曲线收敛到96.25%,仅比验证曲线高5.14%,说明在一定程度上缓解了过拟合问题。将改进的卷积神经网络应用于融合分类器,通过与逻辑回归分类器、支持向量机对目标进行分类并融合决策,正确率为93.33%,可进一步提高算法的正确率和稳定性.      

基于深度学习的船舶辐射噪声识别研究

为了改善船舶辐射噪声识别系统的性能,进一步提高船舶辐射噪声识别的正确率,该文提出采用一种基于深度学习的船舶辐射噪声识别方法。该方法首先提取了船舶辐射噪声的频谱、梅尔倒谱系数等特征,将提取特征后的图像样本分别用于训练卷积神经网络和深度置信网络,再对船舶辐射噪声进行识别。通过文中所给实例,将深度学习和支持向量机两种识别方法的性能进行比较,得出深度学习方法可以有效地提高船舶辐射噪声识别正确率的初步结论。     

一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法*

小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。