[发明专利]一种基于神经网络的多波束水柱目标自动分割方法在审
| 申请号： | 201611205431.7 | 申请日： | 2016-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN106651866A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 王洪超;陈君;罗宇 | 申请（专利权）人： | 江苏中海达海洋信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的多波束水柱目标自动分割方法。该方法包括将多波束原始回波信号转化为声纳图；搜索所述声纳图，确定存在目标的可疑区域并从所述声纳图中分离；对存在目标的可疑区域进行粗分割，以分割出带有目标和旁瓣的声纳图像；将部分带有目标和旁瓣的声纳图像作为训练样本送入BP神经网络进行训练；通过训练好的BP神经网络对剩余部分带有目标和旁瓣的声纳图像进行图像处理，以将目标从声纳图像中分割出。本发明通过上述方法可以有效消除目标区域所在声纳图中的孤立噪点和旁瓣干扰，较为准确的将目标提取出，有利于对水柱内的目标进行识别和追踪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 波束 水柱 目标 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的多波束水柱目标自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：a、将多波束原始回波信号转化为声纳图；b、搜索所述声纳图，确定存在目标的可疑区域并从所述声纳图中分离；c、对存在目标的可疑区域进行粗分割，以分割出带有目标和旁瓣的声纳图像；d、将部分带有目标和旁瓣的声纳图像作为训练样本送入BP神经网络进行训练，所述部分带有目标和旁瓣的声纳图像为可直接区分出目标和旁瓣的图像；e、通过训练好的BP神经网络对剩余部分带有目标和旁瓣的声纳图像进行图像处理，以将目标从声纳图像中分割出，所述剩余部分带有目标和旁瓣的声纳图像为不可直接区分出目标和旁瓣的图像。
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