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柱面型声透镜设计及验证
被引量:
1
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作者
余雅松
王锦柏
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008年第2期150-155,共6页
介绍了声透镜波束形成的基本原理和分析方法,分析了柱面型声透镜的设计方法。用ZEMAX光学软件设计并用ABS塑料制作了一个组合声透镜,在水池中完成其多个参数的测量。在频率500kHz和20°的视场范围内该声透镜的角度分辨率为1°...
介绍了声透镜波束形成的基本原理和分析方法,分析了柱面型声透镜的设计方法。用ZEMAX光学软件设计并用ABS塑料制作了一个组合声透镜,在水池中完成其多个参数的测量。在频率500kHz和20°的视场范围内该声透镜的角度分辨率为1°。实验结果表明,该声透镜系统的波束宽度、旁瓣高度和视场范围均达到了设计要求,并很好的验证了柱面型声透镜的聚焦性能。
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关键词
高分辨率成像声纳
声透镜
波束形成
ZEMAX光学设计软件
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职称材料
多视角声图中水下小目标分类的深度神经网络方法研究
被引量:
4
2
作者
朱可卿
田杰
黄海宁
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期206-214,共9页
针对基于多视角声图的水下小目标分类问题,提出了一种深度神经网络多视分类方法。首先,提取声图的阴影区域,计算阴影部分的主轴斜率并匹配出与其相对应的仿真数据集。采用由这些对应仿真数据集训练的卷积神经网络分别对不同视角的待分...
针对基于多视角声图的水下小目标分类问题,提出了一种深度神经网络多视分类方法。首先,提取声图的阴影区域,计算阴影部分的主轴斜率并匹配出与其相对应的仿真数据集。采用由这些对应仿真数据集训练的卷积神经网络分别对不同视角的待分类声图提取深度神经网络特征。将不同视角输出的特征向量组合起来,作为目标的特征向量,利用各个视角匹配的组合所对应的支持向量机对目标的特征向量进行预测。将分类器用于对湖、海试采集的多视角声图分类,平均正确率为93.33%,相比采用卷积神经网络、支持向量机的单视角分类方法,分别有不同程度的提升。
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关键词
高分辨率
声纳
成像
多视角声图
深度神经网络
水下小目标分类
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职称材料
题名
柱面型声透镜设计及验证
被引量:
1
1
作者
余雅松
王锦柏
机构
上海船舶电子设备研究所
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008年第2期150-155,共6页
文摘
介绍了声透镜波束形成的基本原理和分析方法,分析了柱面型声透镜的设计方法。用ZEMAX光学软件设计并用ABS塑料制作了一个组合声透镜,在水池中完成其多个参数的测量。在频率500kHz和20°的视场范围内该声透镜的角度分辨率为1°。实验结果表明,该声透镜系统的波束宽度、旁瓣高度和视场范围均达到了设计要求,并很好的验证了柱面型声透镜的聚焦性能。
关键词
高分辨率成像声纳
声透镜
波束形成
ZEMAX光学设计软件
Keywords
high resolution imaging sonar
acoustic lenses
beamforming
ZEMAX
分类号
R730.41 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
多视角声图中水下小目标分类的深度神经网络方法研究
被引量:
4
2
作者
朱可卿
田杰
黄海宁
机构
中国科学院声学研究所
中国科学院先进水下信息技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期206-214,共9页
文摘
针对基于多视角声图的水下小目标分类问题,提出了一种深度神经网络多视分类方法。首先,提取声图的阴影区域,计算阴影部分的主轴斜率并匹配出与其相对应的仿真数据集。采用由这些对应仿真数据集训练的卷积神经网络分别对不同视角的待分类声图提取深度神经网络特征。将不同视角输出的特征向量组合起来,作为目标的特征向量,利用各个视角匹配的组合所对应的支持向量机对目标的特征向量进行预测。将分类器用于对湖、海试采集的多视角声图分类,平均正确率为93.33%,相比采用卷积神经网络、支持向量机的单视角分类方法,分别有不同程度的提升。
关键词
高分辨率
声纳
成像
多视角声图
深度神经网络
水下小目标分类
Keywords
high-resolution sonar imaging
multi-view sonar images
deep neural network
underwater object classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
柱面型声透镜设计及验证
余雅松
王锦柏
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008
1
下载PDF
职称材料
2
多视角声图中水下小目标分类的深度神经网络方法研究
朱可卿
田杰
黄海宁
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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