基于BP神经网络的水下管道图像识别与判断技术研究

本文主要研究了采用数字图像处理技术对现有的AUV拍摄的海底图像进行处理,获得了包括海底输油管道、岩石、沙滩和沟壑等特征的大量图像样本,并用BP神经网络对样本进行训练,以获得成熟的BP网络,利用该网络可以提高对水下管道图像的判断效率,大大的增强了AUV视觉系统的工作性能。