基于数据挖掘技术的水下目标识别
水下目标识别
水下目标识别水下目标识别是指利用各种技术手段，对水下环境中的目标进行有效的识别和分类。
水下目标识别在海洋资源勘探、海洋环境监测、水下作业和军事等领域具有重要的应用价值。
本文将详细介绍水下目标识别的基本原理和常用方法。
水下目标识别的基本原理主要包括声纳识别、光学识别和化学识别。
声纳识别是利用声波在水中传播的特性，通过声纳设备对水下目标进行探测和识别。
光学识别则是利用光学传感器，对水下目标的形态和特征进行观测和分析。
而化学识别则是通过分析水下目标的化学成分和组成，进行目标的识别和分类。
目前，水下目标识别的常用方法主要包括特征提取和模式识别两个主要步骤。
特征提取是指通过对水下目标的观测数据进行处理，提取出具有代表性的目标特征。
常用的特征包括目标的形状、尺寸、纹理和颜色等。
而模式识别则是通过对提取到的目标特征进行比对和匹配，将目标识别为某一类别。
在声纳识别中，常用的方法包括目标回声信号的时域分析和频域分析。
时域分析是指对回声信号进行时间序列的处理，获得目标的形态和闪烁特征。
而频域分析则是通过将回声信号转换为频域信号，进一步分析目标的频率、相位和幅度等特征。
在光学识别中，常用的方法包括目标边缘检测、纹理分析和颜色识别。
目标边缘检测是指通过对水下目标的图像进行边缘提取，获得目标的形状和轮廓信息。
纹理分析则是通过对图像进行纹理特征的提取和分析，获得目标的细节特征。
而颜色识别则是通过对图像进行色彩空间的分析，将目标识别为某一类别。
在化学识别中，常用的方法包括目标样品的采集和分析。
目标样品的采集可以通过水下机器人和无人潜水器等设备进行，将水下目标的样品带回实验室进行进一步分析。
常用的分析技术包括质谱、红外光谱和核磁共振等。
总之，水下目标识别是水下工程和海洋科学中的重要研究领域。
通过对水下目标的有效识别和分类，可以提高海洋资源的开发利用效率，保护海洋环境，提升水下作业的安全性和效益。
随着技术的不断发展，水下目标识别技术也将得到进一步的提升和应用。
基于卷积神经网络的水下目标检测与识别技术研究
基于卷积神经网络的水下目标检测与识别技术研究在现代海洋航行和资源开发中，对于水下目标的高精度检测和识别至关重要。
传统的水下目标检测方法往往需要大量手工选择特征、提取特征等繁琐步骤，一直存在着准确率低和效率慢等问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，基于CNN的水下目标检测与识别技术逐渐成为了研究的热点，成为了解决上述问题的有效途径。
一、水下目标检测技术发展状况传统的水下目标检测方法主要包括基于阈值分割、模板匹配、形态学、特征提取等技术。
但是由于水下图像具有复杂的噪声和光线环境以及目标背景干扰，这些方法难以进行快速、准确的识别。
而卷积神经网络模型通过自动学习特征，可以更好地处理这些问题。
受益于深度学习技术的发展，基于CNN的水下目标检测技术得到了广泛应用。
其中，Faster R-CNN、YOLO等经典算法都在水下目标检测任务中得到了大量的探索和应用。
二、基于卷积神经网络的水下目标检测方法基于CNN的水下目标检测主要包括两个部分：一是目标检测，即通过网络模型找到水下图像中所有可能的目标位置；二是目标识别，即对这些可能的目标进行分类识别。
在这些过程中，需要使用一些技术手段来解决诸如小目标、噪声、光照变化等问题。
1. Faster R-CNNFaster R-CNN是一种基于深度学习的快速目标检测算法。
相比于传统R-CNN算法，Faster R-CNN采用在线学习的方式，更快并且更准确。
在Faster R-CNN中，分类和回归是分开进行的。
分类过程中，采用卷积和全连接层，对输入图像进行分类；回归过程中，生成有关候选目标的位置和尺寸信息，从而预测目标的位置。
因此，Faster R-CNN既可以快速检测出所有可能存在的目标位置，也可以对所检测到的目标进行准确的识别。
2. YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法。
该算法将目标检测问题转化为一个回归问题，同时将识别目标的任务与检测目标的任务分开进行。
水下机器人的自主探测与目标识别技术研究
水下机器人的自主探测与目标识别技术研究水下机器人作为一种能够在水下环境中执行任务的机电一体化设备，被广泛应用于海洋勘探、海洋资源开发、海底考古等领域。
在这些任务中，水下机器人需要具备自主探测和目标识别的能力，以实现对海底环境和目标物体的准确感知和识别。
因此，水下机器人的自主探测与目标识别技术研究成为当前研究的热点之一。
水下机器人的自主探测包括对海底地形的感知和对潜在目标的跟踪与搜索。
对于海底地形的感知，水下机器人可以通过多种传感器来获取地形信息，如声纳传感器、激光雷达等。
声纳传感器是水下机器人最常用的感知器件之一，它能够通过发射声波并接收其反射回来的声波来实现对海底地形的高精度检测和三维重建。
而激光雷达则可以通过发射激光束并接收其反射回来的激光束来获取地形的几何信息。
通过结合多种传感器对海底地形进行感知，水下机器人可以获得更全面、准确的地形信息，从而为后续的任务执行提供依据。
目标识别是水下机器人的另一个重要能力，它是指机器人通过感知技术对海底目标物体进行分类、定位、识别等操作。
目标识别技术在水下机器人应用中的重要性不言而喻，只有能够准确识别目标物体，机器人才能够根据具体任务要求进行下一步的操作。
目前，水下机器人的目标识别技术主要包括视觉识别和声纳识别两个方面。
视觉识别是指通过图像处理和计算机视觉技术来识别海底目标物体。
相比于声纳识别，视觉识别具有分辨率高、信息丰富等优势。
在水下机器人的视觉识别中，主要应用了机器学习和深度学习等技术。
机器学习算法能够通过训练数据集来学习和识别不同的目标物体，从而实现对目标物体的自动分类和定位。
而深度学习算法则可以通过多层神经网络的结构和训练来提高目标识别的准确性和鲁棒性。
声纳识别是指通过声学信号处理和模式识别技术来识别海底目标物体。
声纳技术已经成为水下机器人中最重要的感知技术之一，它可以通过发送声波并接收回传的声波来获取海底目标物体的声学信息。
声纳信号的处理涉及到目标检测、目标定位、目标跟踪等方面。
机器学习技术在舰船目标识别中的应用案例
机器学习技术在舰船目标识别中的应用案例近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习技术在各个领域的应用越来越广泛。
舰船目标识别作为海军军事领域中的关键技术之一，也开始采用机器学习技术来实现更高效准确的目标识别。
本文将介绍机器学习技术在舰船目标识别中的应用案例。
舰船目标识别是在海上作战中至关重要的一项任务。
传统的舰船目标识别主要依靠人工观察和判断，但由于人眼限制和观察条件的不稳定性，其准确率和效率有限。
而机器学习技术则可以通过对大量数据的学习和分析，从中总结出特征和规律，进而实现准确、高效的目标识别。
一种常用的机器学习应用案例是基于深度学习的舰船目标识别。
深度学习是机器学习中的一种方法，它通过构建多层神经网络，对数据进行分层特征提取和表示学习，从而实现更加准确的分类和识别。
在舰船目标识别中，深度学习可以通过训练模型来学习舰船的各种特征，如船体轮廓、船桥形状、舰标等，进而实现对舰船目标的精确识别。
除了深度学习，还有其他机器学习算法也可以应用于舰船目标识别。
例如，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等非深度学习算法，它们可以通过对舰船的特征进行学习和分类，实现准确的目标识别。
这些算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力，适用于舰船目标识别中的大规模数据处理。
在实际应用中，机器学习技术在舰船目标识别中取得了显著的成果。
一项实证研究使用深度学习算法对舰船目标进行自动识别，结果表明该算法能够稳定地识别出99%以上的舰船目标，并且在高速移动和复杂环境下也能够保持高准确率。
另外，一些军事装备生产厂商也开始采用机器学习技术来改进舰船目标识别系统，以提高海上作战的效能。
尽管机器学习技术在舰船目标识别中有诸多优势，但也面临一些挑战。
首先，舰船目标识别是一个复杂的任务，需要考虑不同类别的舰船、不同环境下的变化以及目标的运动状况等多个因素，这对机器学习算法的复杂性和学习能力提出了更高要求。
其次，海军环境复杂多变，光照、天气等外界因素会对目标的外观和特征造成干扰，进而影响目标识别的准确性。
基于单目视觉的水下目标识别与三维定位技术研究的开题报告
基于单目视觉的水下目标识别与三维定位技术研究的开题报告一、研究背景水下目标识别与三维定位技术是水下机器人等无人机器设备的重要研究领域。
针对不同深度、光照、水质等复杂环境，通过单目视觉技术识别和定位水下目标，可以在海洋勘探、深海探索、水下资源开发等领域发挥重要作用。
该技术可以有效提高水下机器人的自主性能，为深海探索与资源开发提供技术支持。
二、研究目的本课题旨在基于单目视觉技术研究水下目标识别与三维定位技术。
具体研究内容包括：水下目标识别算法、水下目标的三维位置估计算法、系统硬件设计等方面的研究与探索。
三、研究内容1、水下目标识别算法研究水下目标通常受光照、水质等影响，影响图像清晰度，识别正确率。
因此，需要针对不同光照、环境的特点，通过一定的滤波、降噪等方式提取图像特征，采用适当的算法提高水下目标的识别准确性。
2、水下目标的三维位置估计算法研究水下目标的位置测量受到水中的折射率、摄像机与目标之间的距离等因素的影响，因此需要采用定位算法估计目标的三维位置信息。
传统的定位算法包括三角测量、基于航迹重建的方法等，这些方法存在因测量数据精度等因素带来的误差，因此需要改进算法提高系统精度。
3、系统硬件设计系统硬件设计是水下目标识别与三维定位技术研究的重要组成部分，需要选择合适的硬件设备和材料，以确保系统的可靠性和稳定性。
系统硬件设计方案需要考虑水下操作环境、传感器选型、数据传输等多方面因素，并根据研究需求进行优化设计。
四、研究方法本课题采用实验与理论相结合的方法进行研究，具体研究方法包括：1、通过采集多组水下目标图像，建立水下目标识别数据集，采用机器学习等方法提高算法准确性。
2、以实验数据为基础，探究水下目标三维位置估计算法的优化方案。
3、设计水下目标识别与三维定位系统，并进行实际测试和应用。
五、预期成果1、完成水下目标识别算法研究，提高水下目标识别准确性。
2、完成水下目标的三维位置估计算法研究，提高定位精度。
基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究
基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究深度学习在近年来取得了巨大的成功，尤其在计算机视觉领域。
然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水下目标检测与识别一直是一个具有挑战性的问题。
基于深度学习的水下目标检测与识别技术的研究成为了水下机器人、海洋勘探、水下工程等领域的热门话题。
本文将探讨水下目标检测与识别的挑战、深度学习在水下目标检测与识别中的应用以及未来的发展方向。
首先，水下环境的复杂性给水下目标检测与识别带来了许多挑战。
在水下环境中，光的衰减、散射和吸收使得图像质量较差，水下目标目标通常处于模糊、低对比度的状态，导致目标物体的边界不清晰。
此外，水下环境中常常存在水草、沉积物等干扰物体，进一步增加了水下目标的检测和识别难度。
同时，水下环境中的流动、波浪和不均匀的光照条件等因素也会导致目标的形状和外观的变化。
所有这些因素使得传统的计算机视觉算法在水下环境下的应用受到了限制。
然而，深度学习的出现为水下目标检测与识别带来了新的机遇。
深度学习基于神经网络模型，具有学习能力强、自适应性高等特点，可以从大量的数据中学习出适用于水下环境的目标检测和识别模型。
目前，基于深度学习的水下目标检测与识别技术主要包括两个方面：一是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，二是基于循环神经网络（RNN）的目标识别方法。
在目标检测方面，基于CNN的方法已经取得了很多研究进展。
常见的基于CNN的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。
这些方法可以有效地在水下环境中定位和识别目标物体，并且具有较高的准确率和实时性能。
此外，还可以通过迁移学习和数据增强等技术提升在水下环境下的目标检测性能。
在目标识别方面，基于RNN的方法主要应用于水下图像中的目标分类和识别。
通过对水下目标的特征提取和序列建模，RNN可以学习到目标的时序信息，提高目标的识别准确率。
深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究进展
深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究进展深度学习算法在水下目标识别与追踪中的应用研究近年来取得了显著的进展。
水下目标识别与追踪是水下机器人、水下智能装备和水下生物研究等领域的关键技术，具有重要的科学研究和应用价值。
深度学习算法具有强大的特征学习和模式识别能力，在水下目标识别与追踪中发挥着重要作用。
一、深度学习算法在水下目标识别中的应用1. 图像识别深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）被广泛应用于水下目标识别中。
通过大量的训练数据和网络层次结构的优化，CNN能够有效地学习出物体的纹理、形状、颜色等特征，从而实现对水下图像中目标的自动识别。
例如，在水下机器人自主控制中，深度学习算法可以实现对水下障碍物的识别，从而使机器人能够自主规避障碍物，提高水下作业的安全性和可靠性。
2. 目标检测目标检测是水下目标识别的核心任务之一。
深度学习算法中的目标检测模型可以通过识别水下图像中的目标位置和边界框来实现目标检测。
例如，YOLO（You Only Look Once）算法通过在图像中划分网格，并利用CNN网络对每个网格进行预测，实现对水下目标的快速检测和定位。
此外，基于深度学习的目标检测算法还可以通过融合多种传感器信息（如声纳、激光雷达等）来提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 目标跟踪深度学习算法在水下目标追踪中的应用主要包括单目标跟踪和多目标跟踪。
在单目标跟踪中，深度学习算法通过学习目标的外观特征和运动模式，实现对水下目标的实时追踪。
在多目标跟踪中，深度学习算法可以学习不同目标之间的关联性和相似性，实现对水下多目标的同时追踪。
例如，基于深度学习的卡尔曼滤波算法可以通过融合卷积神经网络和卡尔曼滤波器，实现对水下目标的准确追踪和定位。
二、深度学习算法在水下目标识别与追踪中的挑战尽管深度学习算法在水下目标识别与追踪中取得了一定的研究进展，但仍面临以下挑战：1. 数据集稀缺相对于陆地环境，水下环境的数据集相对稀缺。
水下目标探测与识别技术
目前在视频跟踪领域中较常用的运动目标检测算法主要 包括：背景差分法、帧间差分法、光流法等。
❖ 背景差分法：通过比较背景图像和当前图像来得到两幅图像的差 分图像。较简单，应用它能够快速准确的从图像序列中分离出运 动目标。
❖ 帧间差分法：通过比较两帧图像之间的差异来进行运动目标分离， 计算速度快，比较适宜硬件实现。
水下无人自主航行器autonomousunderwatervehicleauv?水下无人自主航行器拥有摄像机声呐gps深度计等传感器具有人工智能的任务控制器高能量密度和续航力的动力源具有自主导航任务规划故障诊断规避障碍收集处理和传输信息的能力具备高自主性和高自适应性灵活机动性和长航程的特点可以用于水下侦察测量海洋研究也可用作水下无人武器系统
“蛟龙号”拍摄的5000m水下微光图像
无人潜水器：
遥控式水下机器人（Remotely Operated Vehicle，ROV）
❖ 典型的遥控式水下机器人一般配置了摄像机、照明装置、声 呐系统以及作业机械手等设备，通过线缆在机器人和操作员 之间传输指令和控制信号，从而操控机器人实现水文调查、 打捞沉物、切割管线、船壳检查等作业任务。
➢“一幅图像是一个东西的另一个表示”，是其所表示物体 的信息的一个浓缩和高度概括，是客观和主观的结合；
➢图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述， 是物体的一种不完全、不精确，但在某种意义上是适当的 表示。
图像处理 （数字）图像处理(Digital Image Processing)就是利用计算 机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求 的行为。 低级处理：图像降噪、对比度增强、图像锐化等； 中级处理：图像分割、特征提取； 高级处理：认知、理解已识别目标。
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基于数据挖掘技术的水下目标识别
袁骏1孙进才2汪洋2
（1. 海军工程大学电子工程学院 2. 西北工业大学航海学院）
Underwater Targets Recognition Based on Data Mining
Yuan Jun1 Sun Jin-cai2 Wang Yang2
(1. College of Electronic Engineering , Naval Engineering University, Wuhan, 430033;
2. College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnic University, Xi’an, 710072)
关键词：数据挖掘, 组合式特征选择
1.引 言
数据挖掘是从大量数据中发现有趣模式的过程，主要的功能包括发现概念/类描述、关联、分类、预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析[1]。
文中将数据挖掘技术应用在水下目标的识别任务中。
首先，我们从采集到的舰船原始辐射噪声数据中提取出描述目标的各种特征并组成高维的特征向量，然后利用本文提出的组合式方法对目标特征集进行特征选择，最后运用支持向量机完成分类器的设计。
图1描述了目标识别系统的预处理、分类器训练和测试过程。
预处理过程
分类器系统
图1 目标识别系统方框图
2.水下目标的特征提取
由于舰船的辐射噪声数据具有随机和非平稳等特性，所以一般不能直接被用来对舰船进行识别。
在水下目标识别的研究中，为了得到满意的效果，人们从舰船的原始噪声数据中提取了许多有用的特征。
本文根据水下目标识别中常被使用的特征提取方法对每一个舰船辐射
噪声样本提取了
1
1
2
维谱的线谱特征（7维）、密度熵特征（7维）、相似性特征（7维）、波
形特征（8维）和奇异性特征（2维），并将这些特征随机组合成描述样本的31维特征向量。
信号样本总数为411，其中A类样本有126个，B类样本158个，C类样本127个。
由于提取的每个特征的取值范围不同，所以必须对特征集进行规范化处理。
规范化可以帮助防止具有较大初始值域的特征与具有较小初始值域的特征相比，权重过大。
对于分类算法，规范化特别有用。
本文使用了z-score 规范化（零-均值规范化）[1]。
在z-score 规范化中，特征A 的值基于A 的平均值和标准差进行规范化。
A 的值v 被规范化为'v ，由下式计算：
'A v A
v σ−= (1) 其中，A 和A σ分别为特征A 的平均值和标准差。
当特征A 的最大和最小值未知，或孤立点左右了最大-最小规范化方法时，该方法是有用的。
3.组合式特征选择
特征选择是数据挖掘分析数据的一个重要技术。
研究发现不相关或冗余的特征增加了数据量，减慢了分类器训练的进程，可能导致发现的分类规则质量很差，影响分类器的性能。
所以在识别任务中，除了特征提取外，特征选择是不可缺少的步骤。
在特征选择过程中，根据最佳特征子集的判定标准将特征选择分为包装法（wrapper method ）和过滤法（filter method ）([1],[2])。
两种方法的主要区别在于如果任务本身是分类的话，包装法使用了分类器的分类错误率作为对特征子集的评价标准，该方法较好的改善了分类器的性能，但计算量较大；而过滤法使用了其他的评价方法来评估特征子集，该方法提高了可量测性。
本文提出了一种组合式的特征选择方法。
组合式特征选择将过滤法和包装法结合在一起。
首先使用贯序向后删除过滤式方法对原始特征集进行预选择。
向后删除特征选择方法需要人为设定需要选择的特征个数。
为了避免人为的影响，本文对具有不同个数的特征子集使用包装法选择出最终的子集，其中使用K-最近邻作为分类器，随机抽取1/2数据作为训练集，其余1/2作为测试集。
该方法提高了特征选择的速度，并且直接改善了分类器的性能。
文中采用了向后逐步删除（SBS ）的启发式贯序搜索方法来形成初始的特征子集。
该方法由整个原始特征集开始，在每一步，删除掉尚在特征集中的最坏特征，所剔除的特征应使仍然保留的特征集的J 值最大。
此处，J 为评价特征子集的准则函数。
设已剔除了k 个特征，剩下的特征集为k X ，将k X 中的各特征j x 按下述J 值大小排队，1,2,,j D k =−"。
若 12()()()k k k D k J X x J X x J X x −−≥−≥≥−" (2) 则 11k k X X x +=− (3) 文中的J 值定义如下：
(__)J ave max acc min acc =−− (4)
其中，ave 表示当使用当前的特征子集描述数据集时，数据集经过模糊C-均值聚类后，三类目标的平均分类正确率，_max acc 和_min acc 分别表示三类目标最大和最小的正确分类率。
评价值越高说明目前的特征子集能使各类的类内距离最小而类间距离最大，总体聚类效果较好。
4.仿真实验
本文首先从海上实测的三类舰船辐射噪声中提取31维特征向量，然后使用组合式特征选择方法对原始特征集进行选择，再使用得到的最佳特征子集进行分类器设计。
图1给出了使用组合式特征选择方法，特征个数与分类错误率的关系。
图 1 组合式特征选择方法选择的结果
仿真实验的结果显示，当选择11个特征时，分类器的错误分类率最小，此时三类目标的错误分类率分别为1.79%，23.26%，15.63%，平均错误分类率为13.56%。
使用原始特征集进行分类实验，三类目标的错误分类率分别为12.50%，27.91%，18.75%，平均错误分类率为19,72%。
在选择出的最佳特征子集上进行分类器设计，三类舰船目标的分类识别率都得到了提高，并且特征集的维数有明显的下降。
5.结论
本文运用数据挖掘的方法对水下目标识别进行了研究。
文中提出了组合式特征选择算法对提取的三类舰船目标的31维特征进行选择。
该方法提高了分类器的分类识别率，减小了特征集维数，提高了分类器的概化能力，减小了过适应的风险。
实验结果证明数据挖掘方法在水下目标识别领域是可行的，并且具有良好的应用前景。
参考文献
[1] Jiawei Han, Micheline Kamber. 《数据挖掘》. 北京：机械工业出版社，2001. 19-22.
[2] 边肇祺，张学工等. 《模式识别》. 北京：清华大学出版社，1999. 273-283.
[3] M. Dash, K. Choi, P. Scheuermann etc al. Feature selection for clustering - a filter solution. Proceedings. IEEE International Conference on Data Mining, 2002,115-122.
[4] Bins J., Draper B.A. Feature Selection from Huge Feature Sets. Proceedings. Eighth IEEE International Conference on Computer Vision, 2001, V ol.2: 159-165.
[5] N. Kwak, Chong-Ho Choi. Input feature selection for classification problems. IEEE Transactions on Neural Networks, 2002, 13(1): 143 – 159.
作者简介：袁骏（1979.11-），男，硕士研究生，主要研究方向：水声信号处理。