基于卷积神经网络的水声目标分类技术
基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究
基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究随着计算机算力和机器学习算法的不断进步，目标检测和跟踪技术在许多应用领域得到了广泛的应用，例如自动驾驶、智能家居、安防监控等。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前应用最广泛、效果最好的深度学习模型之一。
本文将重点介绍基于CNN的目标检测和跟踪方法研究，探讨其原理、技术挑战及应用前景等相关问题。
【一、目标检测】目标检测指的是在一幅图像或视频中，自动识别出感兴趣的物体并确定其位置。
传统的目标检测方法主要是基于手工设计的特征和分类器，例如Haar特征、HOG特征等，这种方法需要大量的人力和时间，而且准确率也不够高。
随着深度学习的出现，基于CNN的目标检测方法开始得到广泛的应用。
1. Faster R-CNNFaster R-CNN是一种非常流行的基于CNN的目标检测算法，由Ross Girshick等人于2015年提出。
Faster R-CNN的核心思想是引入一个Region Proposal Network（RPN），在图像中生成一些候选区域，然后对每个候选区域进行分类和回归，从而得到最后的目标检测结果。
相比于传统的目标检测方法，Faster R-CNN的优点在于可以实现端到端的训练，自动学习特征和分类器，同时具有更高的准确率和更快的检测速度。
2. YOLOYOLO（You Only Look Once）是由Joseph Redmon等人于2016年提出的基于CNN的目标检测算法。
与Faster R-CNN不同的是，YOLO将输入图像分为一定数量的网格，在每个网格中预测物体的位置和类别，从而得到最终的目标检测结果。
YOLO的优点在于速度非常快，可以实现实时的目标检测，但准确率相对较低。
【二、目标跟踪】目标跟踪指的是在一段视频中，自动跟踪并定位感兴趣的物体。
目标跟踪是目标检测的延伸和拓展，它可以实现实时跟踪，有很大的应用价值。
声呐物探曲线识别
声呐物探曲线识别
声波是唯一能够在海水介质中远距离传播的波，因此是海洋探测的主要方法，而声呐则是用声波探测海洋的主要设备。
目前，声呐信号处理已经发展到了数字化阶段，获取的声呐数据都以图像的形式将目标信息显示出来，但是由于水声信道的不均匀性及其边界的不规则形，造成声呐图像斑点噪声明显、边缘模糊、亮度不均匀和分辨率低等特点，研究声呐图像处理技术具有重要意义。
前视声呐不仅可以探测海中的状况，还可以对目标进行定位，判断目标的大小以及形状信息。
对水下机器人来说，前视声呐不仅起到避障的作用，而且当水下机器人遇到感兴趣的目标时，可以利用前视声呐对其进行跟踪和分类识别。
在水下作业的应用场合中，除了需要对目标进行探测定位之外，还需要对目标进行分类识别，所以对声呐图像目标跟踪识别的研究有现实意义。
本文研究基于深度神经网络的声呐图像目标识别技术，提出一种基于卷积神经网络的声呐图像目标识别方法。
由于声呐图像含有大量的噪声，首先选择速度较快的中值滤波去噪，使用Canny边沿检测算子提取出包含白线的位置，然后使用霍夫变换提取直线，随后使用自适应阈值化算法分割目标，并使用分水岭算法连接相邻较近并且灰度相近的目标得到分割图像，最后查找分割图像中的连通区域，获得目标轮廓、方位等信息。
针对提取得到的目标信息，选用卡尔曼滤波器算法实现目标跟踪，最后使用卷积神经网络对跟踪后的目标进行分类识别。
一种基于MFCC特征的水下目标分类网络
一种基于MFCC特征的水下目标分类网络作者：徐晓刚罗昕炜来源：《声学与电子工程》2022年第01期摘要水声目标辐射噪声特征提取和识别技术是水声目标识别的重要任务，也是水声信号处理领域的难题。
鉴于梅尔滤波器中提取的听觉特征在语音识别中的广泛应用，文章基于梅尔倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient ，MFCC）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN）构建了一个水声信号深度分类网络。
该分类网络通过MFCC特征提取方法逐帧提取舰船辐射噪声信号的梅尔倒谱系数，将其构建特征矩阵输入CNN中进行分类，构建了一个4类舰船辐射噪声样本集，并利用所提出的网络考察了不同维度下MFCC和I LOFAR 特征的分类性能，分析了不同类型特征和不同特征维度输入对网络分类性能的影响，可为水声分类研究相关人员提供参考。
关键词水声信号：梅尔系数；目标分类；CNN；时频分析水下目标的分类识别是水声领域研究的热点问题，对于现代海洋装备目标探测尤为关键，特征向量提取的方法是水声目标分类识别的研究重点。
文献[1]提出了一种基于小波包变换的水下目标辐射噪声特征提取算法，文献[2]提出了一种基于双谱估计的水下目标辐射噪声特征提取算法，文献[3]提出了一种基于波数谱模态能量差特征的目标分类方法。
由于声呐识别不同水下辐射噪声源的原理与人耳语音识别的机理类似，因此，基于听觉特征的水下声目标特征提取方法是研究热点之一，其中提取梅尔倒谱系数进行水下声目标识别是常用的方法之一。
文献[4]介绍了差分梅尔频率倒谱系数的概念和相应的特征提取方法，对水下目标进行了基于MFCC特征提取方法仿真研究和实验分析；文献[5]将MFCC特征应用于船舶和鲸类水下声信号的特征提取中，提取了船舶和鯨类声信号的MFCC特征，通过高斯混合模型对提取的MFCC特征进行训练和识别分类，讨论MFCC维数变化和不同MFCC特征组合对识别分类性能的影响：文献[6-8]也进行了MFCC特征提取相关方面的研究工作，并取得了一定的研究成果。
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。
基于卷积神经网络的图像分类
基于卷积神经网络的图像分类图像分类是计算机视觉领域的一个重要问题，其目标是将输入的图像分为不同的类别。
随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为图像分类任务中最常用且最有效的方法之一。
本文将深入探讨基于卷积神经网络的图像分类方法，包括网络结构、训练过程和应用领域等方面。
一、卷积神经网络（CNN）简介卷积神经网络是一种模拟人类视觉系统工作原理而设计出来的人工神经网络。
它通过多层次、多尺度和多方向等特征提取方式来模拟人类视觉系统对输入信息进行处理和理解。
CNN通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层等组成，其中卷积层用于提取输入特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于进行分类。
二、基本CNN结构基本的CNN结构包含了一个或多个卷积层、池化层和全连接层。
在每个卷积层中，通过应用一组滤波器对输入数据进行特征提取，然后通过非线性激活函数（如ReLU）进行激活。
池化层通过降低特征图的维度来减少计算量，并提取更加重要的特征。
全连接层将池化层输出的特征映射与类别标签进行关联，从而进行分类。
三、卷积神经网络的训练过程卷积神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播阶段，通过将输入数据输入到网络中，逐层计算并输出预测结果。
在反向传播阶段，根据预测结果与真实标签之间的误差来更新网络中各个参数。
在训练过程中，为了减少过拟合现象并提高模型泛化能力，通常会采用一些技术手段。
例如，在卷积层和全连接层之间加入Dropout 操作可以随机地将一些神经元输出置为0，从而减少参数之间的依赖关系；使用批量归一化操作可以加速模型收敛并提高模型性能；采用数据增强技术可以通过对输入图像进行随机变换来增加数据样本。
四、基于卷积神经网络的图像分类应用基于卷积神经网络的图像分类方法已经在各种应用领域取得了显著的成果。
以下列举几个典型的应用案例：1. 目标检测：通过在卷积神经网络中引入额外的回归和分类层，可以实现对图像中多个目标的检测和定位。
雷达信号处理中的基于卷积神经网络的方法研究
雷达信号处理中的基于卷积神经网络的方法研究随着科技的不断发展，雷达技术也取得了长足的进步。
而在雷达信号处理中，利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类成为了一种重要的技术手段。
本文将探讨在雷达信号处理中，基于卷积神经网络的方法研究，从而提高雷达的性能和精度。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种最常用的深度学习算法，它具有良好的特征提取和分类能力。
卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层是卷积神经网络最核心的部分，它通过一系列的卷积核对输入的数据进行卷积操作，将数据转化为更具有代表性的特征。
通过不同的卷积核，卷积层可以学习到不同的特征，从而实现特征提取的功能。
池化层的主要作用是降低特征图的维度和大小，减小计算量，防止过拟合。
常用的池化方式包括最大池化和平均池化。
全连接层则是将卷积层和池化层的输出转化为最终的分类结果。
全连接层通常与softmax分类器组合使用，将卷积神经网络输出的结果映射到不同的类别上。
二、卷积神经网络在雷达信号处理中的应用在雷达信号处理中，卷积神经网络主要应用于特征提取和分类任务。
通过对输入的雷达信号进行数据预处理和特征提取，可以获得更具有代表性的特征，从而增强雷达的性能和精度。
例如，对于通过雷达测量目标的数据，可以通过卷积神经网络进行特征提取和分类，以实现目标检测和识别。
通过对雷达信号的频谱和时域数据进行预处理和特征提取，可以将目标的雷达反射信号提取出来，并利用卷积神经网络进行分类。
此外，在雷达信号处理中，卷积神经网络还可以应用于信号去噪和滤波任务。
利用卷积神经网络进行信号去噪可以有效地滤除雷达信号中的噪声和干扰，提高雷达测量的信噪比和质量。
同时，卷积神经网络还可以进行信号滤波，通过对输入的雷达信号进行数据预处理和过滤，提高雷达信号的清晰度和可读性。
三、卷积神经网络在雷达信号处理中的优势与传统的雷达信号处理方法相比，基于卷积神经网络的方法具有以下几方面的优势：1.高效性：卷积神经网络利用并行计算和优化算法，可以快速地处理大规模的雷达数据。
基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究
基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究高分辨率遥感图像是现代遥感技术中的重要组成部分，对于地质勘探、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
然而，由于遥感图像具有复杂的光谱、空间和角度信息，传统的遥感图像分类与目标识别技术往往面临效果不理想的问题。
为了解决这一问题，基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术应运而生。
深度卷积神经网络（DCNN）是一种能够自动学习特征表示的神经网络模型。
与传统的遥感图像处理方法相比，DCNN具有更强的特征表达能力和更好的自适应性，可以提取出更具有区分度的特征，从而提高分类和目标识别的准确性与效率。
在高分辨率遥感图像分类方面，基于DCNN的方法通常包括两个关键步骤：图像特征提取和分类器设计。
图像特征提取是通过DCNN网络对输入的遥感图像进行多层卷积和池化等操作，提取出具有代表性的图像特征。
常用的DCNN模型有AlexNet、VGGNet、ResNet等。
此外，为了进一步提高特征的区分度，还可以在DCNN的末尾添加一些全局池化层或归一化层，从而捕捉到更多的上下文信息。
分类器设计是将提取出的图像特征输入到一个分类器中，进行具体的分类任务。
常见的分类器包括全连接神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林等。
其中，全连接神经网络是一种常用的分类器模型，可以通过训练多个隐层和输出层的神经元参数，实现遥感图像的分类任务。
在目标识别方面，DCNN同样具有很大的优势。
通过DCNN网络的多层卷积和池化操作，可以提取目标图像的丰富特征，进一步进行目标检测与识别。
常见的目标识别方法包括基于DCNN的物体检测方法（如Faster R-CNN、YOLO等）和基于DCNN的目标识别方法（如FusionNet、Object-Contextual Convolutional Neural Network等）。
这些方法通过引入多尺度特征融合、上下文信息捕捉等技术，提高了遥感图像目标识别的准确性和鲁棒性。
基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究
基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究本文将重点介绍垃圾分类技术在基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的应用研究。
垃圾分类问题一直是环境保护和可持续发展领域中的重要课题。
传统的垃圾分类方法通常需要人工参与，费时费力且效率低下。
而基于卷积神经网络的垃圾分类技术，通过深度学习算法和大量标注数据的训练，能够自动判断和分类不同类型的垃圾，进而提高垃圾分类的准确性和效率。
首先，我们将介绍卷积神经网络的基本原理。
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其结构由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层通过卷积操作进行特征提取，可以有效识别图像中的局部特征。
池化层则用于降低特征向量的维度，减少计算量并防止过拟合。
全连接层将提取到的特征向量映射到指定的分类结果。
通过网络的多层参数优化学习，CNN能够学习到更高级别的特征表达，从而提高分类准确性。
在垃圾分类领域的应用上，基于卷积神经网络的垃圾分类技术通常需要从头开始训练。
首先，需要构建一个包含不同类型垃圾样本的训练集。
训练集应包括各类别垃圾的图像数据和对应的标签信息。
标签信息用于指示每个图像对应的垃圾类型，如可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等。
接下来，通过使用卷积神经网络进行训练，模型能够通过反向传播算法不断调整网络参数，以使得预测结果与真实标签之间的误差最小化。
在设计卷积神经网络模型时，可以采用多种结构和算法进行。
常见的CNN模型包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等。
这些模型在图像识别任务中取得了显著的成果，因此可以借鉴它们的结构和技术来进行垃圾分类的研究。
此外，可以适当根据垃圾分类任务的特点，对卷积神经网络进行定制化的改进和优化，以提高模型的性能。
在训练卷积神经网络模型时，需要注意数据集的质量和数量对于模型性能的影响。
垃圾分类问题中，数据集的构建需要耗费人力和时间，因此可以利用数据增强技术来扩充数据集，增加样本数量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 引言
随着潜艇隐身技术的不断发展，潜艇运行的自 噪声越来越低，而且受海洋环境噪声、海洋生物噪 声以及商船渔船的噪声影响，给搜潜和反潜工作带 来了很大的挑战，如何准确从其他噪声中辨识出潜 艇和舰艇噪声成为了搜潜的关键。新的降噪技术 的不断发展，大大降低了潜艇目标的显著性特征， 使之前使用的线谱、LOFAR（Low Frequency Analy⁃ sis and Recording）谱、Mel 复倒谱等特征提取技术 提取的特征效果明显降低，而且由这些方法得出的 分类结果类间相似度很大，同样削弱了分类效果。 因此，如何提取各类目标的显著性差异特征仍是制 约水声目标辨识的关键，而深度学习（Deep Learn⁃
2 卷积神经网络
卷积神经网络是近年发展起来并被广泛应用 的一种高效的识别方法。20 世纪 60 年代，Hubel 和 Wiesel 在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选 择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地 降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经 网 络（Convolutional Neural Networks，CNN）。 CNN 现在被广泛应用于图像、语音等目标的分类识别。 2.1 卷积神经网络的结构
154
吕海涛等：基于卷积神经网络的水声目标分类技术
总第 296 期
化数学描述，具有执行逻辑运算的功能，但不能进 行学习。Hebb 首先提出了对生物神经网络有关学 习的思想［2］。Rosenblatt 随后提出了感知器模型及 其学习算法［3］。在随后的几十年里，尽管神经网络 的研究出现过一段与 Minsky 对感知器的批评有关 的 低 潮 期［4］，但 Grossberg［5］、Kohonen［6］、Narendra &Thathatchar［7］、von der Malsburg［8］、Widrow&Hoff［9］、 Palm［10］、Willshaw&von der Malsburg［11］、Hopfield［12］ 等仍然逐步提出了许多神经网络的新模型。最开 始的感知机拥有输入层、输出层和一个隐含层。
∗ 收稿日期：2018 年 8 月 10 日，修回日期：2018 年 9 月 21 日 基金项目：山东省重点研发计划（编号：2016CYJS02A01）资助。 作者简介：吕海涛，男，硕士研究生，研究方向：反潜信息检测与处理技术。巩健文，男，博士研究生，研究方向：反潜信 息处理技术。孔晓鹏，男，博士，讲师，研究方向：反潜信息处理技术等。
深度学习的概念起源于人工神经网络，在本质 上是指一类对具有深层结构的神经网络进行有效 训练的方法。神经网络是一种由许多非线性计算 单元（神经元）组成的分层系统，通常网格的深度就 是其中的不包括输入层的层数。最早的神经网络 是心理学家 McCulloch 和数学逻辑学家 Pitts 建立的 MP 模型［1］，该模型实际上只是单个神经元的形式
关键词 卷积神经网络；深度学习；水声目标分类 中图分类号 TP391 DOI：10. 3969/j. issn. 1672-9730. 2019. 02. 038
Underwater Acoustic Targets Classification Based on Convolutional Neural Networks
LV Haitao GONG Jianwen KONG Xiaopeng （Naval Aeronautical University，Yantai 264001）
Abstract This paper introduces the convolutional neural networks method and it's computing process，with the characteris⁃ tics of convolutional neural networks，the deep learning algorithm applied in underwater acoustic targets classification is raised. With the simulation experiment of convolutional neural networks method，the ships，the ambient sea noise，the merchant ships and the fishing-boat are classified. With the comparison of classic underwater acoustic targets classification methods，the identification performance of convolutional neural networks method turns out to be better.
总第 296 期 2019 年第 2 期
舰船电子工程 Ship舰Ele船ctr电onic子En工gin程eering
Vol. 39 No. 2 153
基于卷积神经网的水声目标分类技术∗
吕海涛 巩健文 孔晓鹏
（海军航空大学 烟台 264001）
摘 要 论文介绍了卷积神经网络方法以及其计算过程，然后根据卷积神经网络的特性，提出了应用于水声目标分类 的深度学习算法，仿真实验了卷积神经网络方法对水声目标的识别效果，并对舰艇、海洋环境噪声以及商船渔船等目标进行 识别。通过与传统水声目标分类方法做比较，验证基于卷积神经网络的深度学习方法对水声目标分类的辨识性能。
ing，DL）方 法 通 过 模 拟 人 脑 神 经 网 络 对 物 体 的 由 局部到整体的辨识过程，为水声目标辨识提供了一 种新的方法，它通过对训练集中的数据的学习，可 以自动提取各种不同种类目标的分类特征，从而将 测试集中的数据进行正确的分类识别。所以，通过大 数据量的训练集的训练，可以直接应用到对各类水 声目标的分类辨识中，而且识别率比之前的方法高。