基于深度学习的水下移动目标快速识别方法研究

作者：盛德奎

来源：自动化与仪器仪表, 2021, (12): 8-11.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.12.008

• 深度学习
• 目标识别
• Hu氏不变矩
• 点扩散函数模型

由于传统的水下移动目标快速识别方法不能精准且快速地识别水下移动目标,提出一种基于深度学习的水下移动目标快速识别方法。采用深度学习中的神经网络进行知识模型训练,在此基础上,根据点扩散函数构建水下光学环境模型,并通过标定图学习获取光学参数获取,同时为降低变化畸形,使用优化后Hu氏不变矩在去除干扰基础上获取图像特征,并凭借反解径向畸变模型,输出映射像素坐标间理想的对应关系,最后利用像素分辨率完成水下移动目标识别。实验结果表明,基于深度学习的水下移动目标快速识别方法能够精准地识别水下移动目标,且提高了识别效率。