商品详情
书名:基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测技术研究与应用
定价:148.0
ISBN:9787030801555
作者:金绍华,汤寓麟
版次:1
出版时间:2024-11
内容提要:
针对AUV搭载侧扫声呐测量面临因水声通信限制导致侧扫声呐数据无法实时回传、处理以及目标实时探测等难题,本书开展了基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测技术研究与应用,建立了基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测系统及探测机制,提出了数据实时处理、高代表样本扩增、实时智能探测模型构建三个技术方法,形成了基于AUV的、较为完备的侧扫声呐水下目标实时智能探测技术体系,并解决了“高质量输入-高性能探测-实战化应用”各个环节的技术难题,实现了基于该系统的水下目标实时智能探测。
目录:
目录
第1章 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究目标与研究内容 12
第2章 基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测系统及机制 16
2.1 引言 16
2.2 探测系统 16
2.3 探测机制 22
2.4 关键技术 27
2.5 本章小结 28
第3章 侧扫声呐在航条带数据实时处理及高质量成图 30
3.1 引言 30
3.2 侧扫声呐数据后处理与实时处理 31
3.3 在航条带数据实时处理关键技术 37
3.4 实验与分析 47
3.5 本章小结 55
第4章 跨域映射关系建立及水下目标图像样本扩增 57
4.1 引言 57
4.2 跨域映射关系的建立 58
4.3 GAN 的样本扩增 61
4.4 实验与分析 66
4.5 本章小结 81
第5章 DETR-YOLO轻量化模型建立及在航条带目标实时检测 83
5.1 引言 83
5.2 DETR-YOLO检测模型 84
5.3 在航条带图像的水下目标实时检测方法 87
5.4 实验与分析 92
5.5 本章小结 104
第6章 BHP-Unet模型建立及水下目标高精度分割 106
6.1 引言 106
6.2 BHP-Unet分割模型 107
6.3 在航图像水下目标几何尺寸提取方法 113
6.4 实验与分析 116
6.5 本章小结 125
第7章 某海域基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测应用 127
7.1 引言 127
7.2 探测系统 127
7.3 海上应用 134
7.4 结果分析与评估 140
7.5 本章小结 149
第8章 总结与展望 150
8.1 全文工作总结 150
8.2 下一步研究展望 153
主要符号说明 155
参考文献 156
定价:148.0
ISBN:9787030801555
作者:金绍华,汤寓麟
版次:1
出版时间:2024-11
内容提要:
针对AUV搭载侧扫声呐测量面临因水声通信限制导致侧扫声呐数据无法实时回传、处理以及目标实时探测等难题,本书开展了基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测技术研究与应用,建立了基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测系统及探测机制,提出了数据实时处理、高代表样本扩增、实时智能探测模型构建三个技术方法,形成了基于AUV的、较为完备的侧扫声呐水下目标实时智能探测技术体系,并解决了“高质量输入-高性能探测-实战化应用”各个环节的技术难题,实现了基于该系统的水下目标实时智能探测。
目录:
目录
第1章 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究目标与研究内容 12
第2章 基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测系统及机制 16
2.1 引言 16
2.2 探测系统 16
2.3 探测机制 22
2.4 关键技术 27
2.5 本章小结 28
第3章 侧扫声呐在航条带数据实时处理及高质量成图 30
3.1 引言 30
3.2 侧扫声呐数据后处理与实时处理 31
3.3 在航条带数据实时处理关键技术 37
3.4 实验与分析 47
3.5 本章小结 55
第4章 跨域映射关系建立及水下目标图像样本扩增 57
4.1 引言 57
4.2 跨域映射关系的建立 58
4.3 GAN 的样本扩增 61
4.4 实验与分析 66
4.5 本章小结 81
第5章 DETR-YOLO轻量化模型建立及在航条带目标实时检测 83
5.1 引言 83
5.2 DETR-YOLO检测模型 84
5.3 在航条带图像的水下目标实时检测方法 87
5.4 实验与分析 92
5.5 本章小结 104
第6章 BHP-Unet模型建立及水下目标高精度分割 106
6.1 引言 106
6.2 BHP-Unet分割模型 107
6.3 在航图像水下目标几何尺寸提取方法 113
6.4 实验与分析 116
6.5 本章小结 125
第7章 某海域基于AUV的侧扫声呐水下目标实时智能探测应用 127
7.1 引言 127
7.2 探测系统 127
7.3 海上应用 134
7.4 结果分析与评估 140
7.5 本章小结 149
第8章 总结与展望 150
8.1 全文工作总结 150
8.2 下一步研究展望 153
主要符号说明 155
参考文献 156
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