[發明專利]一種水下復合傳感器目標自動檢測算法

有效

• 申請號: 202011199650.5
• 申請日: 2021-02-07
• 公開（公告）號: CN112556682B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 張哲;董天奇;劉利釗
• 申請（專利權）人: 天津藍鰭海洋工程有限公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G06V10/764;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/082
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 李彥彥

1.一種水下復合傳感器目標自動檢測算法，其特征在于，包括以下步驟：

采用LQTask?R-CNN學習對水下映射環境中目標坐標進行檢測和定位；

引入隨機偏導下降算法、TRD模型訓練技巧和區塊歸一化算法，用于對檢測到的目標坐標進行校準檢測操作；

引入隨機偏導下降算法用于優化網絡參數；引入TRD模型訓練技巧用于避免過擬合；引入區塊歸一化算法用于加快訓練速度；

引入隨機偏導下降算法的方法為：

依據訓練集，選取最優的θ，用于在訓練集中讓目標函數h(x)接近真實的值；

定義損失函數，用于表示目標函數h(x)和真實的值之間的差距，損失函數表達式如下；

求出使得損失函數J(θ)最小的θ值，其中偏導下降算法的方法是：首先隨便給θ一個初始化的值，然后改變θ值讓J(θ)的取值變小，不斷重復改變θ使J(θ)變小的過程直至J(θ)約等于最小值；

TRD模型訓練技巧的方法為：在訓練的過程中隨機的裁剪神經網絡中的部分單元來獲得完整模型的子模型，對子模型進行訓練，移除的單元是隨機挑選的；

對于一個L層隱含層的神經網絡l∈1,……,L，z(l)定義為第l層的輸入，y(0)作為輸入的初始狀態，W(l)和b(l)為權重和偏置，任意的l+1層與對應的y、w、b參數共同組成第i輪次的前向傳播公式：

加入TRD模型后：

通過區塊歸一化算法把輸入值的分布拉回到標準正態分布，使得激活輸入值落在非線性函數對輸入比較敏感的區域，讓偏導變大，具體運算就是對輸入x的分布進行如下變換：