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摘要
水下环境复杂，声呐图像中除目标船只以外常常存在包括噪声在内的其他干扰项，较难准确地进行水下目标检测。为解决这个问题，提出并实现了一种基于卷积神经网络（Convolution Nenural Network,CNN）的水下目标声呐检测系统。根据潜艇通过主动声呐技术实际采集到的水下360°声呐图像，首先经过图像预处理获取降噪增强后的声呐图像，再利用卷积神经网络优化非线性激励函数的调用，对声呐图像实现进一步的图像增强和特征提取，在简化训练和对图像处理的基础之上，实现对线状的水下目标更简便且高效的目标检测，具有较高的鲁棒性，可以运用于实际工作。
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单位上海大学; 通信与信息工程学院
