針對(duì)水中氣體目標(biāo)檢測(cè)存在的水下環(huán)境復(fù)雜、探測(cè)目標(biāo)多等問題,本文提出一種基于多波束測(cè)深聲吶的水中氣體綜合檢測(cè)方法。針對(duì)水中氣體目標(biāo)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特征,綜合利用了一維波束輸出、二維圖像輸出和三維聲吶圖像序列信息,在波束域上利用自適應(yīng)閾值多次檢測(cè)算法檢測(cè)水體目標(biāo);在圖像域中,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提取目標(biāo)輪廓;針對(duì)三維聲吶圖像序列,利用尺度不變特征流估計(jì)氣體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征。水池和外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明:自適應(yīng)閾值提高了多次檢測(cè)算法的魯棒性;基于稠密匹配和圖像金字塔理論的SIFT Flow算法能夠從多波束測(cè)深聲吶圖像序列中估計(jì)氣體目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征,為水中氣體目標(biāo)的分布規(guī)模定量評(píng)估奠定基礎(chǔ)。 

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【文章目錄】：
1 水中氣體目標(biāo)綜合檢測(cè)
    1.1 自適應(yīng)閾值多次檢測(cè)
        1.1.1 多次檢測(cè)基本原理
        1.1.2 可變性指示恒虛警檢測(cè)器
        1.1.3 水體目標(biāo)檢測(cè)
    1.2 水中氣體目標(biāo)圖像序列檢測(cè)
        1.2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
        1.2.2 尺度不變特征(SIFT)向量集
        1.2.3 稠密匹配
        1.2.4 由粗到精金字塔匹配策略
2 水池與外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)
    2.1 水池實(shí)驗(yàn)
    2.2 松花湖實(shí)驗(yàn)
    2.3 氣體目標(biāo)速度統(tǒng)計(jì)分析
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多波束測(cè)深聲吶的水中氣體目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 張萬(wàn)遠(yuǎn),王雪斌,周天,張宏偉,李東洋.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2020(08)
[2]中國(guó)潛水器研究與開發(fā)綜述（英文）[J]. 崔維成.  Journal of Marine Science and Application. 2018(04)
[3]淺水多波束測(cè)深聲納關(guān)鍵技術(shù)剖析[J]. 周天,歐陽(yáng)永忠,李海森.  海洋測(cè)繪. 2016(03)
[4]多波束聲納水柱影像探測(cè)中底層水域目標(biāo)的研究進(jìn)展[J]. 陽(yáng)凡林,韓李濤,王瑞富,石波.  山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(06)
[5]多波束相干海底成像技術(shù)[J]. 徐超,李海森,陳寶偉,周天.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(09)
[6]海洋探測(cè)技術(shù)與裝備發(fā)展探討[J]. 朱心科,金翔龍,陶春輝,初鳳友,趙建如,李一平.  機(jī)器人. 2013(03)



本文編號(hào)：3734509