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基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着人类对海洋的不断探索，海洋中的沉船成为研究的热点之一。沉船不仅是历史遗存，也可提供许多海洋环境、地理地貌等信息，对深入了解海洋和历史的研究有重要意义。因此，沉船目标识别技术的研究变得日益重要。
目前，主要的沉船探测方法包括声纳、磁力、地电、激光和摄像等。在这些方法中，声纳技术是最常用的一种。声纳探测技术能够以较高的精度绘制海底形态和潜在目标的形状，因此可以用来识别沉船目标。
侧扫声纳图像是利用声波在水下传播时形成的一种图像，能够清晰地显示海底地形和潜在目标。因此，基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术已成为研究的热点之一。
二、研究内容
本研究旨在通过分析侧扫声纳图像的特征，建立沉船目标识别模型，实现对其自动识别。研究内容包括以下几个方面：
（一）侧扫声纳图像特征提取
通过对侧扫声纳图像中的特征进行提取，可以为后续的沉船目标识别提供基础。特征提取包括了图像预处理、滤波、边缘检测、特征分割等工作，选用合适的方法进行特征处理，并将处理结果用于后续的沉船目标识别与分类。
（二）沉船目标识别模型构建
基于侧扫声纳图像的特征，建立沉船目标识别模型，使其能够对侧扫声纳图像中的沉船目标进行自动识别。利用机器学习算法进行特征选择和模型训练与测试，使得模型的识别效果达到较高的准确率和召回率。
（三）实验验证与结果分析
通过采集实际的侧扫声纳图像数据进行验证，对构建的沉船目标识别模型进行实验验证。并通过对实验结果的分析，评估沉船目标识别模型的识别能力和鲁棒性。
三、研究目标
本研究的主要目标是基于侧扫声纳图像的沉船目标识别模型的研究与实现。具体目标如下：
（一）完成侧扫声纳图像的特征提取和沉船目标识别模型的构建，实现对侧扫声纳图像中的沉船目标自动识别。
（二）采集一系列实际的侧扫声纳图像数据，并通过实验验证所构建的沉船目标识别模型的效果，并对其效果进行评估和分析。
（三）提高沉船的探测精度和识别准确率，提高对沉船目标的了解和研究水平。
四、研究方案
（一）侧扫声纳图像特征提取
1.使用Matlab等工具对采集到的侧扫声纳图像进行预处理，包括去噪、平滑等处理。
2.采用Canny算法进行沉船目标的边缘提取。
3.采用Hough变换对沉船目标进行形态检测，并进行形态特征提取和分割。
（二）沉船目标识别模型构建
1.采用机器学习算法进行特征选择和模型训练。
2.选用基于支持向量机(SVM)和深度学习的分类器构建沉船目标识别模型。
（三）实验验证与结果分析
1.采集实际的侧扫声纳图像数据进行实验验证。
2.对所构建的模型进行实验验证，并对实验结果进行分析和评估。
五、研究成果
本研究的主要成果如下：
（一）完成侧扫声纳图像的特征提取和沉船目标识别模型的构建，实现对侧扫声纳图像中的沉船目标自动识别。
（二）完成实验验证，并对识别结果进行分析和评估。通过对实验结果的分析，提出了相应的改进方案。
（三）提高沉船探测精度和识别准确率，提高对沉船目标的了解和研究水平。
（四）取得深入的研究结果，在国内外同行中具有重要学术价值和应用价值。
六、研究周期和经费预算
研究周期为12个月，经费预算为50万元。其中包括研究人员工资、采集实际数据的费用、设备购置费用及文章发表等费用。具体分配见下表：
|预算项目|预算金额（万元）|备注|
|----------------|---------------|----------------------------------|
|研究人员工资|30|固定开支|
|采集实际数据的费用|10|包括设备租用、实验所需费用等|
|设备购置费用|5|包括硬件、软件等的购置费用|
|文章发表等费用|5|包括学术会议、出版社费用等|
七、研究人员的组成和分工
研究团队主要由以下人员组成：
|人员|职务|任务分工|
|--------|---------|------------------------------------------------------------------|
|负责人|教授/博士生导师|负责研究方案的制定、学术论文撰写及实验结果分析等|
|研究人员一|博士后|负责侧扫声纳图像特征提取、模型构建、实验验证等工作|
|研究人员二|硕士研究生|负责侧扫声纳图像数据的采集及预处理等工作，并参与模型的构建和实验验证等工作|
八、研究成果的应用和推广
本研究成果将通过学术论文发表、学术交流会等方式进行宣传和推广，并将成果应用于船舶探测、勘探和历史文化遗产保护等领域，提高我国海洋建设和文化事业的水平和质量。