基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法

轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳（Synthetic Aperture Sonar, SAS）图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法 HRSSD(High Resolution Single Shot Detection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(Single Shot Detection-MobileNet V3 Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(Sonar Small Targets)上,SSD-MV3P的平均检测精度（mean Average Precision, mAP）比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现...     

基于改进DPC方法的合成孔径声纳运动补偿研究

合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)成像的难点之一在于声纳基阵载体的不稳定运动影响了合成孔径上水听器接收信号的相干性,其结果将导致图像的畸变和图像分辨率降低。本文在分析基本偏移相位中心(Displaced Phase Centers,DPC)方法的基础上,提出了一种在没有冗余的相位中心而数据在空间的相关性较强时适用的DPC算法。改进的DPC算法能够有效地估计并补偿声纳基阵的侧摆(sway)和偏航角(yaw)导致的运动误差。通过仿真和实验数据验证了算法的有效性。     

自适应峰值匹配法在风速测量中的应用

介绍了超声波时差法测量风矢量的基本原理,利用测量回波信号起点求得风速。通过分析传统的时差检测方法在风速测量系统中的缺陷,提出了一种基于幅值特征提取的快速自适应波形匹配法,来克服传统方法带来的较大误差。在无风状态下,以两路波形上升段几个连续对应峰值点比例作模板,将实测回波信号所得峰值比例与模板匹配,找到正确的波形峰值对应关系,从而准确测量两波形时差。通过仿真实验测试,此法效果良好,运算速度快,克服了数据量较大时互相关法计算量大的缺点,同时计算准确性大大提高,规避了单阈值法错判的情况,结合插值法测速精度可达0.1 m/s。     

基矛电磁波的低流速测量中干扰因素分析研究

介绍了电磁渡测量流速的基本原理一多普勒效应．分析了影响低流速测量的主要干扰因素一发射泄漏干扰和旁瓣干扰。根据接收信号中发射泄漏干扰不变的特性,提出了去均值滤波的方法来消除干扰,对数据进行预处理;根据旁瓣干扰的信号特性,提出了通过频谱加窗和二次加权平均法构造频域带通滤波器来抑制干扰的方法,在仿真比较完各个窗函数的性能之后,选定布莱克曼窗来进行频谱加窗。仿真分析表明,旁瓣干扰经频域带通滤波后得到了很好的抑制。最后通过实验测试验证了这些方法在流速测量中的显著效果。     

基于Chirp-z变换的电波流速仪的测量精度研究

测速中对回波信号的处理大多采用FFT方法测频。为了提高测量精度,需要增加采样点数,这样使得运算量增大。提出了一种局部细化方法,通过FFT找出感兴趣的某一频率范围,再对该段进行Chirp-z变换,也就是说在不增加采样点数,运算量增加不大的前提下,提高测量精度。实验结果表明,这种细化方法能够有效提高测量精度。     

一种合成孔径声呐图像目标分割方法

合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。     

FFBP算法在合成孔径声纳成像中的应用

时域合成孔径成像算法可以更好地适应多子阵造成的方位向采样不均匀问题,并且具有存储空间小、并行处理方便的优点。但精确时域算法运算量非常大,快速分块反向传播投影（Fast Factorized Back Projection,FFBP）成像算法则可以大大降低成像计算量。详细分析了FFBP声程误差的距离效应、孔径合并策略和图像分裂策略、成像的计算量等关键问题,并给出了仿真和实测数据成像结果。通过对仿真和实测成像结果的分析表明：FFBP算法可以提高计算效率,适用于实时合成孔径声纳成像系统。     

基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究

针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB)。与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2SDB,并为其选择了合理的基础网络扩张系数和附加特征提取网络SDB模块数量。在水下图像感兴趣目标检测数据集UOI-DET上,SSD-MV2SDB比SSD-MV2检测精度提高3.04%。实验结果表明,SSD-MV2SDB适用于水下图像感兴趣目标检测任务。     

三维成像声呐图像重建研究

针对成像声呐领域中水下目标探测、识别等问题,基于三维探测声呐2304通道波束形成数据,研究三维成像声呐可视化方法,仿真了三维点云重构算法,并根据实际应用需求,在设备实现中改进了算法,使其在实际环境中可动态调节阈值,优化成像效果。水池、湖试实验表明:以该可视化方法为基础的三维探测声呐可正确显示目标位置、形态;且在混响环境中对复杂探测目标有良好的重构效果;同时通过与二维声呐图像对比,进一步验证了该三维声呐在轮廓识别方面的优越性。