公开(公告)号：CN114219998A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111664998.1

申请日：2021-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 杨金晶 ,  秦飞巍 ,  谭成灏 ,  於勤翔

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测神经网络的声纳图像实时检测方法。本发明步骤：步骤(1)、构建声呐图像数据集，并划分为训练集和测试集；步骤(2)、数据预处理：对构建的训练集和测试集进行降噪、数据归一化、全分辨率数据增广处理；步骤(3)、构建水下声呐图像实时检测网络；步骤(4)、基于训练集对声呐图像实时检测网络进行训练；步骤(5)、基于测试集验证声呐图像实时检测网络的准确性和实时性。本发明借鉴了YOLO系列、SSD与RetinaNet等网络的框架，设计并使用骨干网络，并最大限度增加输入信息量，通过数据扩充增加样本量，降噪预处理和设计损失函数等方法进行改进，以满足检测网络准确性的要求。最终设计了在保持速度优势的前提下并且提升了预测精度的SonarDet系统。