[發(fā)明專利]基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810765019.3
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN109269547A
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王紅濱;秦帥;謝曉東;王勇軍;原明旗;王念濱;周連科;趙昱杰;朱洪瑞;韋正現(xiàn)
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: G01D21/00
• 分類號: G01D21/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開一種基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法，屬于水下艦船的檢測領(lǐng)域。本發(fā)明包括：初始階段：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)檢測的算法，將聲音文件轉(zhuǎn)換成LOFAR圖；在LOFAR圖中進(jìn)行線譜的提取，提取過程時(shí)用到的方法是動態(tài)規(guī)劃的算法和多步頻移的算法；檢測階段：對提取到的線譜圖進(jìn)行打標(biāo)簽并且轉(zhuǎn)換成LMDB的格式；將處理好的數(shù)據(jù)送入到級聯(lián)卷積的網(wǎng)絡(luò)中，使用其中的70％進(jìn)行模型的訓(xùn)練，其余的30％作為測試。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于水下艦船的檢測領(lǐng)域，具體涉及一種基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法。

背景技術(shù)

由于水下的環(huán)境相對比較復(fù)雜，有效的進(jìn)行目標(biāo)檢測成為一項(xiàng)重要的研究內(nèi)容。在以往的技術(shù)中對目標(biāo)檢測主要依靠人們的經(jīng)驗(yàn)，得到的結(jié)果具有主觀性，同時(shí)這對人們的專業(yè)知識的要求也比較高。因此本發(fā)明主要解決的問題是如何對目標(biāo)進(jìn)行自動的檢測。使得這技術(shù)廣泛的應(yīng)用在水下艦船的檢測領(lǐng)域。

對于艦船來說，當(dāng)其行駛在海上時(shí)，艦船上的復(fù)雜的機(jī)器會進(jìn)行一定的旋轉(zhuǎn)以及循環(huán)往復(fù)運(yùn)動，這樣輻射噪聲會不斷的擴(kuò)散在周圍的海域中。這種噪聲引起了人們的特別的重視，主要是因?yàn)檫@種噪聲對于能量的輻射可以進(jìn)行遠(yuǎn)距離的傳播。在實(shí)際的運(yùn)用中，使用水聲探測設(shè)備、魚雷聲自導(dǎo)裝置等，可以把聲波作為一種可利用的目標(biāo)信息。

為了能夠有效實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的檢測，需要從接收到的噪聲中提取出有效的噪聲信息，這部分的工作主要集中在艦船線譜的提取。能夠有效的將線譜提取出來，對于提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率具有重要的意義。在對目標(biāo)檢測時(shí)使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在檢測的過程中需要大量的參數(shù)以訓(xùn)練時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要是針對現(xiàn)有的方法對線譜的提取不夠完整，在線譜的提取過程中閾值的選取需要人為的干預(yù)，這樣人的主觀性比較大。在目標(biāo)的檢測過程中使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)以及訓(xùn)練的時(shí)間，因此對于計(jì)算機(jī)的硬件的要求比較高。針對以上的不足之處針對現(xiàn)有的方法進(jìn)行改進(jìn)。從而達(dá)到更好的檢測的目的。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：

基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟一 初始階段；

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)檢測的算法，將聲音文件轉(zhuǎn)換成LOFAR圖；在LOFAR圖中進(jìn)行線譜的提取，提取過程時(shí)用到的方法是動態(tài)規(guī)劃的算法和多步頻移的算法；

步驟二 檢測階段；

對提取到的線譜圖進(jìn)行打標(biāo)簽并且轉(zhuǎn)換成LMDB的格式；將處理好的數(shù)據(jù)送入到級聯(lián)卷積的網(wǎng)絡(luò)中，使用其中的70％進(jìn)行模型的訓(xùn)練，其余的30％作為測試。

線譜的提取過程包含以下步驟：

步驟一 將原始信號的采樣序列按照采樣點(diǎn)分成若干個(gè)連續(xù)的幀，每個(gè)幀N個(gè)采樣點(diǎn)；

步驟二 對第i段的信號的采樣點(diǎn)m_i(n)做中心化處理和歸一化處理，歸一化處理使接受到的信號的幅度在相應(yīng)的時(shí)間上均勻分布；中心化處理之后得到的樣本均值變?yōu)榱悖?/p>

歸一化處理：

在進(jìn)行傅里葉變換時(shí)為了計(jì)算相對方便，L的選取值為2的冪數(shù)；

中心化處理：

步驟三 對輸入的信號作連續(xù)的短時(shí)傅里葉變換得到LOFAR譜圖；

步驟四 對LOFAR譜中的幅度做對數(shù)運(yùn)算得到將強(qiáng)弱線譜能夠在有限的范圍內(nèi)顯示在LOFAR圖中；