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随着人工智能的发展,水面无人艇可代替人工进行危险任务作业,目标检测是其完成自主探测的核心技术。深度学习技术克服了人工特征提取精度低、通用性差等局限性,已成为图像处理的主流方法。 首先,对当前基于深度学习的目标检测算法的发展现状进行了全面总结,对算法分类进行了详细的定义,并指出了不同类型算法的优缺点及适用场景;然后,分析了无人艇水面目标检测技术的研究现状,指出了各类深度学习工作的贡献、优势和局限性;最后,总结了面向水面无人艇的深度学习目标检测算法中亟需解决的关键科学问题,并对可行的方案以及该应用研究领域的未来发展做了进一步的展望。 相似文献
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基于声呐的水下目标检测是具有重要意义的研究课题。由于声呐图像质量差、对比度低、边缘模糊等,基于特征提取的识别方法在精度和速度上无法满足现有要求。鉴于此,将基于卷积神经网络的 YOLOv3 引入声呐图像的目标识别任务中,首先通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理建立数据集,然后对 YOLOv3 模型进行训练和测试,最后根据静态目标的位置不变去除虚假目标,降低误检率。实验结果表明： 较之现有的特征提取识别算法,本算法具有更高的效率和更低的误检率。 相似文献
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深海装备在服役过程中需要抵抗海水及应力腐蚀，承受载荷对结构的考验及深海环境的高压强， 这对材料的综合性能提出了巨大挑战。以氧化铝为代表的高强度陶瓷材料具有耐腐蚀、质量轻、高强度等特点，在深海装备应用中具有巨大潜力。对多种高强度陶瓷材料进行了分析比较，并针对深海应用的要求讨论了材料选型和缺陷要求，为下一代深海装备材料的发展提供了参考。 相似文献
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极低频电磁波在海洋资源勘探、海洋污染源实时监控、自然灾害预测、海上辅助导航、国防监测等方面有广泛的应用，对其进行研究具有重大的意义。介绍了开展的陆上极低频电场特性试验，理论分析与试验结果相结合，验证了水平电偶极子产生电场强度的传播衰减规律。试验结果表明：收发距 0~10 km 时，信号响应强度快速衰减；10~25.4 km 时，信号强度衰减由快速变为缓慢；超过 25.4 km 后信号响应趋于平缓。为了证明电磁波传播时地下信道的存在，进行了波速测量。试验结果表明：陆上 1 Hz 透地电磁波的波速约为 55 km/s，对应电导率σ=0.003 3 S/m，证明了地下信道的存在。 相似文献
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水下电场是一种可用于对水下目标进行探测和识别的重要物理场，通过高灵敏度、低自噪声的水下电场探测系统，可实现对水下目标电场信号的远程测向。针对水下目标测向问题，提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法。该方法采用多个探测单元同时采集处理水下目标辐射的交变电场信号，再通过稀疏贝叶斯学习方法，实现对目标电场信号波达方向的估计，最终估计出目标与探测系统的相对方位。通过湖上试验，验证了该方法的可行性与鲁棒性。相对于常规波束形成算法，在一定测试场景下，该方法对 16 Hz 频率的正弦波电场信号的测向精度提高了 4.8°。 相似文献
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