基于深度学习的水下小目标声纳图像识别方法

    公开(公告)号:CN118015443A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311445847.6

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水下小目标声纳图像识别方法,包括以下步骤:S1:建立小目标声纳图像数据集:收集水下小目标声纳图像数据,并标注目标位置和类别。S2:预处理水下声纳图像数据集:S3:改进单帧小目标声纳图像识别网络结构;S4:优化锚框和损失函数;S5:将预处理后的声纳图像数据输入到改进的单帧小目标声纳图像识别网络中。网络将对输入的图像进行处理,并输出目标检测和识别的结果。本发明的优点是:高识别精度,高识别帧率,能够应对水下环境中的噪声干扰,提高了目标检测的准确性和精度,减少了人工处理的需求,提高了处理效率。

    基于多波束合成孔径声呐的水下SLAM前端方法

    公开(公告)号:CN117492011A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311440375.5

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明公开了基于多波束合成孔径声呐的水下SLAM前端方法,包括以下步骤:利用三次样条插值对齐惯导数据和多波束合成孔径声呐数据;利用高斯Alpha‑Shapes模型和高斯过程回归模型的多波束合成孔径声呐数据进行降噪处理;利用相邻两去噪的多波束合成孔径声呐数据,构建两相邻gp帧,对两相邻gp帧进行点云配准估计两相邻gp帧间的AUV相对位姿,进而优化AUV的当前位姿和空间三维点云;本发明利用多波束合成孔径声呐,在中短航程下,避免了使用闭环检测环节去优化AUV位姿,但在长航程的情况下,还是应当加入闭环检测环节,进一步优化AUV位姿。

    一种基于无人水面艇的AUV自主布放回收装置

    公开(公告)号:CN119611644A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411937491.2

    申请日:2024-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人水面艇的AUV自主布放回收装置,属于AUV回收设备技术领域。包括无人艇载体、升降装置、动力组件和回收使能组件;无人艇载体包括通过钢结构架与电控集成舱室底端连接的固定浮力模块;回收使能组件包括第一对接模块和第二对接模块;第一对接模块布置在电控集成舱室的底端,第二对接模块安装在待回收AUV上;第一对接模块与升降装置连接,升降装置的顶端贯穿电控集成舱室四周并带动第一对接模块做垂向运动;所述动力组件布置在固定浮力模块的一侧。本发明除适用于动态回收对接领域外,也适用于AUV远距离快速布放领域,仅需由电控集成舱室为自锁紧机械爪下达相关控制信号,致使舵机向外张开定位锁紧杆即可完成对AUV的布放。

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