[發明專利]群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統

有效

• 申請號: 202110023562.8
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112906458B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 劉興高;趙世強;王文海;張志猛;張澤銀
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06V20/05
• 分類號: G06V20/05;G06V10/30;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

本發明公開了一種群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統，包括水下目標激光圖像獲取模塊、群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統、顯示模塊，其中群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統包含水下激光圖像數據庫、預處理模塊、水下激光多目標建模模塊、群智能優化模塊、水下激光多目標自動識別模塊、水下目標識別輸出模塊。本發明實現了最優的端到端的自動模型訓練和目標識別，可識別同一水下激光圖像中多個目標，識別準確率高，同時具有特征提取能力強、識別速度快、智能化程度高等優點，解決了傳統水下激光目標識別操作繁瑣，只適用于單目標、識別準確率低、速度慢、模型質量差、需要人為選擇參數等缺點。

技術領域

本發明涉及水下激光目標識別領域，尤其涉及群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統。

背景技術

海洋面積約占地球表面的70％，海洋中蘊含的豐富的礦產、生物、能源等資源，是自然賦予人類的巨大財富，需要人類不斷探索，自1963年研究人員發現海水對470nm-580nm波段內的藍綠光衰減要比其他波段的光衰減更弱后，藍綠激光在海水中的探測應用就成為了眾多學者的關注點。同時，基于聲波的水下探測受海水、地形和海洋生物等影響嚴重，嚴重影響聲吶水下探測的質量，而水下激光探測不易受海水溫度、鹽度等影響，可以直接二維成像、具有更好的目標測距和成像效果，水下激光探測可應用于水雷、潛艇等水下的探測和識別，也可實施敏感水域的探潛、探雷以及潛艇水下導航避碰，還可用于水文勘測、水下作業檢修、水下環境監測、海洋魚群探測、海底地形地貌勘探、海洋生物研究等，因此水下激光探測技術對未來海洋探索具有重要意義。

目前傳統的水下激光目標識別大多基于較近距離下針對目標單獨獲取的激光圖像，目標明顯且單一，這已滿足不了當前海洋探索的快速發展，而機器學習算法又在近幾年表現出了突出的優越性，尤其在目標識別領域取得了較多成績，但相比于普通目標識別，水下激光目標識別由于其特殊性，當前在該領域的研究還比較少，識別效果還有很大的提升空間，而且當前的水下激光目標識別還局限于單目標識別的目標輪廓提取-特征提取-傳統分類器分類的方法，步驟繁瑣且識別效率和準確率低，因此，發明一種準確率高、識別速度快、智能化程度高、可以用于水下激光多目標端到端自動識別的系統在當下具有迫切且重要的意義。

發明內容

針對當前水下激光目標識別準確率低、速度慢、模型質量差、需要人為選擇參數、只能用于簡單目標識別的問題，本發明的目的在于提供一種準確率高、識別速度快、智能化程度高、可以用于水下激光多目標端到端自動識別的系統，基于水下激光圖像構建智能優化的水下目標的端到端自動識別系統，實現最優水下激光多目標識別，群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統采用包含一個或多個水下目標的激光圖像作為輸入，通過圖像增強提高水下激光圖像質量，基于構建的水下激光圖像數據庫進行水下激光多目標識別模型建模，群智能優化模塊用于優化模型獲得最優的識別模型，并使用構建的水下激光多目標自動識別模型進行新獲取的水下激光目標識別，最終輸出識別結果。本發明實現了最優的端到端的自動模型訓練和目標識別，可識別同一水下激光圖像中多個目標，識別準確率高，同時具有特征提取能力強、識別速度快、智能化程度高等優點，解決了傳統水下激光目標識別需要目標分割、特征提取、分類器建模等繁瑣的步驟，只適用于單目標、識別準確率低、速度慢、模型質量差、需要人為選擇參數等缺點。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統，包括水下目標激光圖像獲取模塊、群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統、顯示模塊，其中群智能優化的水下激光多目標端到端自動識別系統包含水下激光圖像數據庫、預處理模塊、水下激光多目標建模模塊、群智能優化模塊、水下激光多目標自動識別模塊、水下目標識別輸出模塊。

所述水下目標激光圖像獲取模塊通過激光發射器和接收器獲取包含目標的水下激光圖像。