[发明专利]一种基于无人平台的海洋环境与目标综合感知方法

摘要

本发明涉及一种基于无人平台的海洋环境与目标综合感知方法，包括：将浮标、潜标、无人船和水下无人潜航器UUV四种无人平台作为感知节点，构成水下立体综合感知网络；浮标、潜标、无人船和UUV采集到的声光电磁数据，被分别送至相应平台上的数据预处理模块；特征提取模块对预处理后的水声信号、水上水下图像、声呐图像和磁测数据进行特征提取；设计特征分类器模块；实现无人平台声光电磁等特征的初步感知识别，综合判断信号的类别，确定水下目标是否为待探测或待感知目标；如果集成学习模块判定水下目标为待探测或待感知目标后，则无人平台将继续通过以下步骤使用人工智能方法对水声信号数据、水上水下图像数据、声呐图像和磁测数据进行智能化分析。

主权项

1.一种基于无人平台的海洋环境与目标综合感知方法，包括：(1)将浮标、潜标、无人船和水下无人潜航器UUV四种无人平台作为感知节点，构成水下立体综合感知网络。(2)浮标、潜标、无人船和UUV采集到的声光电磁数据，被分别送至相应平台上的数据预处理模块，数据预处理模块对该平台搭载的不同探测设备所采集的声光电磁数据进行预处理；数据预处理模块将预处理后的数据送至特征提取模块；(3)特征提取模块对预处理后的水声信号、水上水下图像、声呐图像和磁测数据进行特征提取；(4)基于传统模式识别方法设计特征分类器模块，对提取到的声光电磁特征数据进行识别和分类，分类器模块分别输出对声光电磁特征的分类结果；(5)通过集成学习模块，将特征分类器中的个体学习器按照bagging方法进行结合，并使用集成学习中最常用的投票法将若干个体分类器输出整合为强分类器的输出；实现无人平台声光电磁等特征的初步感知识别，综合判断信号的类别，确定水下目标是否为待探测或待感知目标；(6)如果集成学习模块判定水下目标为待探测或待感知目标后，则无人平台将继续通过以下步骤使用人工智能方法对水声信号数据、水上水下图像数据、声呐图像和磁测数据进行智能化分析；(7)基于水声信号识别分析模块、图像分类和特征感知模块、磁异常感知模块的感知结果，通过数据融合模块，对水下目标大小、形状、速度和距离信息进行估计，确定水下目标具体类别，从而实现水下目标进行全方位立体感知。