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题名同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法
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作者
魏光春
邢传玺
崔晶
董赛蒙
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机构
云南民族大学电气信息工程学院
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出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第3期42-46,共5页
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基金
国家自然科学基金(61761048)
云南省基础研究专项面上项目(202101AT070132)。
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文摘
针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。
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关键词
侧扫声纳图像处理
水下目标特征提取
多目标检测
同步码字优化降噪
YOLOv7目标识别
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Keywords
side-scan sonar image processing
underwater target feature extraction
multi-object detection
simultaneous codeword optimization noise reduction
YOLOv7 target recognition
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分类号
P229
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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