像素重要性测量特征下的侧扫声呐目标检测

• 作者: 卞红雨 张志刚 蒋弘瑞 陈奕名
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 353-359
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

研究了在较低信噪比下,在保证检测概率的前提下尽量降低虚警概率的目标检测,提出了一种针对特定目标的两阶段筛选算法.第一阶段中,首先使用阈值分割出有效点,并定义了一种新的像素重要性测量特征用于初步筛选目标.即通过有效像素点之间的距离来赋以高斯分布的权值,当前像素重要性的值定义为剩余有效点的距离加权和,具有较高的像素重要性值的聚集性强的区域内像素点会被定位出来.第二阶段,使用卷积神经网络分类器排除虚假目标.在实验中,使用近期无人潜器获得的海底数据,召回率与虚警概率分别达到90.39％与2.39％,证明了其相比声呐目标检测主流算法有更好的检测能力.