基于深度学习的成像声纳水下目标的检测与分类
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所属单位：电子信息工程学院
发表刊物：中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集
关键字：深度学习分类目标检测声呐
摘要：成像声纳能够提供前方区域较高清晰度的水声图像,对图像中的目标进行分类识别是水声信号处理的关键难点之一,也是成像声纳走向智能化的关键技术之一。针对这一问题,本文将深度学习引入声呐图像的识别中,首先用声呐获取目标图像,构成深度学习的训练样本;然后选择inception_v3模型实现目标图像的分类,该模型不仅可以降低参数数量,也可以减轻过拟合现象;最后选用当前流行的检测模型——SSD模型来实现目标图像的
是否译文：否
发表时间：2019-05-25
合写作者：凡志邈,夏伟杰,杨添文,赵世瑾,鲍育鸿
通讯作者：李海林