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摘要
随着水下航行器噪声水平的不断降低,水下航行器形成的尾流红外成像特征就成为其主要可探测的特征源之一,利用水下航行器尾流的水面红外特征来探测水下航行器的踪迹逐渐发展成为一种新的探测方式。由于人工判别尾流特征的效率低,准确性不高,采用人工智能深度学习的方式能够得到较大的改善。本文以水下航行器尾流红外特征识别为研究核心,通过图像分类制作了混合类的样本集,利用迁移学习比较不同预训练网的对尾流的训练效果,讨论预训练网内部参数对尾流训练效果的影响,结合Faster-RCNN算法,最终测试对尾流的识别精度,在45个2类尾流的小样本集下,预训练之后的网络在识别准确度上增加了21.43%,误检率下降了2.14%,带有红外特征的图像在定位精准率上比可见光图像高18.18%。该预训练测试对未来研究尾流探测结合卷积神经网络的识别有一定的应用潜力。
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