基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术研究.docx

基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术研究
基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术研究
摘要：随着科技的发展，侧扫声纳技术越来越广泛地应用于海洋探测领域。沉船目标的识别是侧扫声纳应用中的重要问题。本论文基于侧扫声纳图像，通过对沉船目标的特征提取和分类方法的研究，提出了一种有效的沉船目标识别技术。实验证明，该技术在沉船目标识别上取得了良好的效果。
关键词：侧扫声纳图像，沉船目标，特征提取，分类
1.引言
沉船目标识别是海洋探测领域的重要研究课题之一。侧扫声纳是一种通过声波将目标映射到图像上的技术，能够提供高分辨率的海底地貌信息。基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术具有很大的应用潜力。
2.基于侧扫声纳图像的沉船目标特征提取
在沉船目标识别中，特征提取是一个关键的步骤。针对侧扫声纳图像中的沉船目标，可以从以下几个方面进行特征提取：
2.1形状特征
沉船目标在侧扫声纳图像中通常呈现出特定的形状，如长方形或椭圆形。可以通过计算目标的宽高比或长短轴比等形状特征来进行识别。
2.2纹理特征
沉船目标的纹理信息对于识别非常重要。可以通过计算图像中沉船目标的灰度直方图、纹理矩阵等特征来描述目标的纹理信息。
2.3分形特征
沉船目标的分形特征可以用来描述目标的复杂度和不规则程度。可以通过计算图像中目标的分形维数等特征来进行识别。
3.基于侧扫声纳图像的沉船目标分类方法
在进行沉船目标识别时，需要将提取到的特征与已知的沉船目标相对比，从而进行分类。常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等。
3.1支持向量机
SVM是一种常用的机器学习分类方法，能够对非线性问题进行处理。可以通过训练样本和其对应的特征向量来建立SVM模型，然后将测试样本的特征向量带入模型中进行分类。
3.2K近邻
KNN是一种基于实例的分类方法，它根据测试样本的特征和训练集中的样本特征的相似性来进行分类。KNN算法通过计算样本之间的距离，选取最近邻的K个样本进行投票，从而决定测试样本的类别。
4.实验与结果分析
为验证所提出的沉船目标识别技术的有效性，进行了一系列的实验。实验使用了真实采集的侧扫声纳图像数据，采用了上述提到的特征提取和分类方法进行识别。
实验结果表明，所提出的沉船目标识别技术在准确性和鲁棒性方面表现出色。通过对实验结果的分析，可以得出如下结论：
4.1形状特征对沉船目标的识别具有较好的效果。
4.2纹理特征和分形特征能够提高沉船目标的识别准确性。
4.3SVM和KNN分类方法都能够有效地进行沉船目标的分类。
5.结论与展望
本论文基于侧扫声纳图像的沉船目标识别技术进行了研究。通过对沉船目标的特征提取和分类方法的研究，提出了一种有效的沉船目标识别技术。实验结果表明，该技术在沉船目标识别上取得了良好的效果。
未来，可以进一步研究沉船目标的目标检测和跟踪算法，提高沉船目标识别的实时性和自动化水平。同时，可以将该技术应用于实际的海洋勘测和救援任务中，为海洋事故处理提供有效的支持。
参考文献：
[1]Li，H.，Zhou，X.，&Zhang，Z.(2020).Submergedshipwreckdetectionusingvolumeandtextureanalysisonside-scansonarimages.JournalofAppliedRemoteSensing,14(1),014505.
[2]Huang，K.，Chen，J.，&Li，W.(2021).Underwaterfishdetectionusingside-scansonarimage.InProceedingsoftheInternationalConferenceonArtificialIntelligenceApplicationsandTechnologies(pp.30-36).Springer.