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公开(公告)号：CN109086824B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810864966.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海底底质声呐图像分类方法，属于图像分类技术领域。具体为获取海底底质声呐图像、对图像进行去噪、增强等预处理，基于Canny算法边缘形状提取，生成灰度‑基元共生矩阵，构建卷积神经网络分类器结构及样本集，训练神经网络，获得分类模型并实现海底底质声呐图像分类。本发明着手于海底底质声呐图像的图形学特征，解决了使用单一方法的缺点，通过卷积神经网络分类器结构自身的学习策略对不同类型海底底质情况进行学习和训练，最终得到具备分类功能的分类模型，达到对海底底质声呐图像进行快速、准确分类的目的。
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公开(公告)号：CN109086824A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810864966.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海底底质声呐图像分类方法，属于图像分类技术领域。具体为获取海底底质声呐图像、对图像进行去噪、增强等预处理，基于Canny算法边缘形状提取，生成灰度-基元共生矩阵，构建卷积神经网络分类器结构及样本集，训练神经网络，获得分类模型并实现海底底质声呐图像分类。本发明着手于海底底质声呐图像的图形学特征，解决了使用单一方法的缺点，通过卷积神经网络分类器结构自身的学习策略对不同类型海底底质情况进行学习和训练，最终得到具备分类功能的分类模型，达到对海底底质声呐图像进行快速、准确分类的目的。
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公开(公告)号：CN102768536A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210251782.7
申请日：2012-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于多目标萤火虫算法的路径规划方法，属于路径规划技术领域，包括：对路径规划问题进行建模、初始化多目标萤火虫算法、更新萤火虫位置并确定非劣解集、更新外部档案文件、判断是否达到预先设定的最大迭代次数和确定Pareto最优路径。本发明基于Pareto支配的概念对基本萤火虫算法进行改进，很好地利用了萤火虫算法的全局搜索与并行计算能力。在规划中同时考虑多个路径性能指标，一次规划就能够得到一组Pareto最优解集，具有很大的灵活性。这种路径规划方法异于传统的针对单一目标的路径规划方法和采用加权法把多目标转化为单目标的路径规划方法，能更好地满足路径规划的实际需要。
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