水下高分辨率声图中小目标的深度网络分类方法

• 作者: 朱可卿 田杰 黄海宁
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 庆祝李启虎先生80华诞
• 页码范围: 595-603
• 页数: 9页
• 语种: 中文

摘要

针对声成像数据缺少条件下的水下沉底小目标分类问题,提出一种深度网络分类算法.首先,采用高斯混合模型对声影区统计特性进行建模并提取声图阴影,在此基础上构建仿真数据集和真实数据集.将仿真数据集输入卷积神经网络进行训练,保留其特征提取部分,用于对真实数据集进行特征提取.重建网络分类部分并采用真实数据集的特征向量进行训练.结果 表明,所提出的方法分类正确率可达88.24％,与6种对照方法相比平均分类正确率分别提升8.67％,20.47％,19.78％,11.59％,9.01％,11.58％.验证了所提出方法在小样本条件下具有较好对水下沉底小目标的分类能力.其学习曲线收敛到96.25％,仅比验证曲线高5.14％,说明在一定程度上缓解了过拟合问题.将改进的卷积神经网络应用于融合分类器,通过与逻辑回归分类器、支持向量机对目标进行分类并融合决策,正确率为93.33％,可进一步提高算法的正确率和稳定性.