[发明专利]一种声纳目标检测系统及检测方法

权利要求书

1.一种声纳目标检测系统，其特征在于，所述声纳目标检测系统包括：

声纳图像采集单元和目标检测单元，所述声纳图像采集单元包括前视声纳，所述前视声纳用于生成声纳图像原始数据，所述目标检测单元用于接收前视声纳产生的声纳图像原始数据，并将接收到的声纳图像原始数据进行数据解析，生成前视扇形声纳图像，对前视扇形声纳图像进行目标检测处理，生成前视扇形声纳图像中目标的位置和类别信息；

所述目标检测单元包括主控芯片ARM、LPDDR3内存、第一NPU、第二NPU、eMMC闪存、以太网、RGA模块，所述主控芯片与LPDDR3内存、第一NPU、第二NPU、eMMC闪存、以太网RTL8211EG、RGA模块通过总线相连；所述前视声纳通过以太网与所述主控芯片相连。

2.如权利要求1所述的声纳目标检测系统，其特征在于，所述主控芯片用于运行对所述前视扇形声纳图像进行目标检测处理的程序指令、处理所述前视扇形声纳图像数据、以及对所述第一NPU返回的第一结果及所述第二NPU返回的第二结果进行综合处理；所述LPDDR3内存用于存放主控芯片中的运算数据、以及与eMMC闪存交换的数据；所述第一NPU用于接收主控芯片发来的前视声纳扇形图像数据并进行神经网络模型推理，将第一结果返回主控芯片；所述第二NPU用于接收主控芯片发来的前视声纳扇形图像并进行神经网络模型推理，将第二结果返回主控芯片；所述eMMC闪存用于存储对所述前视扇形声纳图像进行目标检测处理的程序及进行目标检测处理所需的神经网络模型对应的权重文件和所述声纳图像原始数据；所述以太网用于接收所述声纳图像原始数据，所述RGA模块用于拷贝、旋转、格式转换、缩放、混合所述声纳图像原始数据。

3.如权利要求1-2中任一项所述的声纳目标检测系统，其特征在于，所述目标检测单元运行的神经网络模型是最佳神经网络模型，所述最佳神经网络模型用于进行声纳图像目标检测；在独立于所述声纳目标检测系统的服务器上训练神经网络模型，从训练好的多个神经网络模型中选出最佳神经网络模型，将所述最佳神经网络模型移植到所述声纳目标检测系统上，所述最佳神经网络模型是查全率和查准率最高的神经网络模型；

所述最佳神经网络模型，记为best.weights，weights是服务器上权重文件格式，再对所述最佳神经网络模型best.weights进行量化，将其转换成可运行的best.rknn，rknn是声纳目标检测系统能够识别的权重文件格式，所述声纳目标检测系统运行所述最佳神经网络模型对应的best.rknn；所述最佳神经网络模型的模型量化，是在服务器上，将32位的浮点型数表示转换成8位的整型表示。

4.如权利要求3所述的声纳目标检测系统，其特征在于，所述神经网络模型是基于YOLOv3的网络模型，通过修改YOLOv3网络模型的配置文件，设置待识别目标类别个数classes，以及设置YOLOv3网络模型的配置文件中的YOLO层的上一层的过滤器filters的个数为(5+classes)*3。

5.如权利要求3所述的声纳目标检测系统，其特征在于，所述主控芯片启动四个子线程，第一子线程用于读取所述声纳图像原始数据、解析并生成声纳图像；第二子线程用于初始化第一NPU并加载所述训练好的神经网络模型对应的可运行的best.rknn，读取第一子线程生成的声纳图像作为第一NPU的输入，由其完成神经网络模型推理加速并生成目标的位置和类别信息；第三子线程初始化第二NPU并加载所述训练好的神经网络模型对应的可运行的best.rknn，读取第一子线程生成的声纳图像，作为第二NPU的输入，由其完成神经网络模型推理加速并生成目标的位置和类别信息；第四子线程基于读取的所述第一子线程输出的声纳图像、第二子线程以及第三子线程输出的目标位置和类别信息，并结合当前声纳的经纬度、方位信息解析出目标的经纬度信息，显示带有解析出的目标的声纳图像。

6.一种声纳目标检测方法，基于如权利要求1-5中任一项所述的声纳目标检测系统，所述声纳目标检测方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取前视声纳采集的声纳图像数据集，对所述声纳图像数据集中的各个声纳图像进行标注，生成标注文件；并将所述声纳图像数据集划分为训练集和测试集；

步骤S2：将训练集中的训练图像和与训练图像对应的标注文件输入YOLOv3模型，在独立于所述声纳目标检测系统的服务器上训练所述YOLOv3模型；从训练好的多个所述YOLOv3模型中选出最佳神经网络模型，记为best.weights，weights是服务器上的文件格式，再将所述最佳神经网络模型best.weights进行量化转换成最佳神经网络模型best.rknn，rknn是声纳目标检测系统可运行格式；

步骤S3：所述声纳目标检测系统调用应用程序初始化所述声纳目标检测系统的初始化运行环境，获取并将所述最佳权重模型best.rknn导入所述声纳目标检测系统；

步骤S4：所述声纳目标检测系统基于所述最佳权重模型best.rknn输出待测声纳图像中待测目标的位置信息和类别信息。