【摘 要】
：
侧扫声呐作为海洋探测的重要手段,对管线、鱼群及沉船等水下目标探测具有重要意义,而沉船的探测对失事船只的搜查及救援尤为重要,探测定位的准确度关乎整个救援任务的进度。传统的侧扫声呐图像目标探测主要依靠人工进行,探测的精度取决于判读人员的经验,而且人工耗费的时间长,这大幅拖慢了沉船救援的速度。因此针对传统侧扫声呐图像沉船目标探测精度低的问题,本文引入深度学习,并根据侧扫声呐图像的特点提出了改进的深度学习
论文部分内容阅读
侧扫声呐作为海洋探测的重要手段,对管线、鱼群及沉船等水下目标探测具有重要意义,而沉船的探测对失事船只的搜查及救援尤为重要,探测定位的准确度关乎整个救援任务的进度。传统的侧扫声呐图像目标探测主要依靠人工进行,探测的精度取决于判读人员的经验,而且人工耗费的时间长,这大幅拖慢了沉船救援的速度。因此针对传统侧扫声呐图像沉船目标探测精度低的问题,本文引入深度学习,并根据侧扫声呐图像的特点提出了改进的深度学习侧扫声呐图像沉船目标检测方法。首先研究了经典的深度学习目标检测网络,分析其优缺点及改进的思路。根据侧扫声呐沉船图像样本少的问题对收集的侧扫声呐沉船图像进行预处理,研究了针对深度学习训练样本的数据增强和迁移学习方法。然后根据实测过程拖鱼的姿态、仪器设备不同等造成的成像差异对沉船图像进行了针对性的数据增强并扩充样本,构建侧扫声呐沉船图像数据集,最后使用预训练的大型公开数据集权重参数迁移到侧扫声呐沉船图像目标检测中。实验证明扩充后的数据集有效地提高了模型地检测精度,同时迁移学习的引入使模型的检测精度得到了进一步提升。其次以最新的YOLOX为基础网络,根据侧扫声呐图像缺少丰富特征信息的问题,对网络进行改进,在网络的Spatial Pyramid Pooling（SPP）结构引入Softpool池化替换原来的池化,提取更多的细节特征信息。实验结果证明YOLOX的四种网络模型的m AP与F1值均有较大的提升,YOLOX-m模型改进之后提升效果最好,其m AP达到了86.05%,F1值达到了0.84。最后将改进前后的YOLOX-m网络进行实测侧扫声呐条带图像沉船目标检测,分析改进后的网络在条带图像中的识别效果。实验结果证明,改进后的网络无论在长幅的侧扫声呐条带图像还是裁剪之后条带图像中,沉船目标的检测效果相比于未改进之前的网络均有较好的提升,证明了改进方法的可行性。本文的研究可为深度学习目标检测在侧扫声呐条带图像中目标物检测提供研究基础。该论文有51图幅,表9个,参考文献82篇。
其他文献
为明确烘烤温度对黑米挥发性风味物质（Volatile organic compounds，VOCs）的影响规律，采用气相-离子迁移谱（Gas chromatography-ion mobility spectrometry，GC-IMS）技术结合聚类分析和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA），对不同烘烤温度（100、120、140、160、180 ℃和200 ℃）下黑米的VOCs进行了分析。结
水下环境复杂多样,因此采集到的声呐图像往往分辨率低,目标边缘模糊。本文将利用深度学习在图像处理领域上的优势,将卷积神经网络应用于水下声呐图像的检测和识别中。针对声呐图像的特点,结合基于卷积神经网络的目标检测方法的特点,提出先检测后识别的方法,将目标与背景分离后,再利用卷积神经网络对分离背景的声呐图像进行识别。结果表明,该方法提升了网络的识别率,且具有较好的泛化性。
目的 首次从健康人呼吸道分离到银色棒状杆菌，可进一步探究这一细菌的耐药性和致病性获得此种细菌更加全面的信息。方法 采用生化鉴定和16S rRNA全长基因序列分析法对2020年大学生健康体检中采集的咽拭子样本进行银色棒状杆菌的分离鉴定，同时对鉴定菌株进行抗生素耐药性测定、基因组测序和耐药基因、毒力基因分析。结果 从717份健康大学生咽拭子分离到5株银色棒状杆菌。药敏结果表明这5株菌均对青霉素、莫西沙
灵芝孢子粉药物中含有多种活性成分，如灵芝三萜、灵芝多糖等，其中灵芝三萜是其主要药理作用成分，灵芝三萜在抗氧化、抗炎、抗病毒、抑菌、保肝护肝等方面都能够发挥广泛的药效。本文简要介绍了灵芝孢子粉的成分，对其功效、作用机制以及应用进行了相关阐述，供国内此领域的药物研发人员提供参考。
目的 通过CiteSpace进行知识图谱可视化分析，对国际上童年不良经历在脑功能领域相关文献进行计量学分析、关键词共现和聚类分析，对相关研究热点和趋势进行分析和预测，以期为未来相关研究提供一定指导。方法 检索2012—2022年Web of Science核心数据集和PubMed数据库，以数据库中童年不良经历在脑功能科学领域的相关文献为研究对象，利用CiteSpace对文献发表数量、国家、作者、机
水下目标识别是水下无人探测的一项核心技术，在军事和民用领域都有重要的应用。根据当前的水下目标识别研究进展，全面阐述基于声呐图像的水下目标识别原理和方法，对总结研究现状、发现存在的问题以及挖掘潜在的研究方向具有积极意义。针对基于声呐图像的水下目标识别问题，论述了图像去噪、图像分割以及水下目标识别等方面的主要进展，阐述了基于深度学习实现声呐图像目标识别的最新技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和
当前，新闻传播学科的教育教学改革研究更多涉及的是媒介环境变化对新闻教育教学带来的挑战，而忽略了新闻传播学科教育本身应遵循的教育规律。当代教学观的变化反映了教育界的最新理念，新闻传播学科理应了解和反映教育规律。教学理论的变革和创新，为新闻传播学科实践教学的教学思路和教学价值提供了多元化的思考方向，将教学论和新闻传播学科教育教学有机结合，无疑能够推动新闻传播学科发展的深度、广度和速度。
＜正＞元素周期表深刻地反映了量子力学基本规律与化学原理间的关系。几乎全世界所有的化学教科书后都附有元素周期表，被奉为金科玉律。然而近年来研究人员发现，在压力下，元素性质和电子行为会产生明显的改变，进而诱发丰富的物理化学现象。尽管研究人员得到了大量新奇的高压物理和化学个例，但目前尚缺乏完整且有效的理论模型来解释这些现象。南开大学物理科学学院副教授董校课题组和国外科研人员合作，探索元素化学性质在压力下