基于分形理论的孤立森林水下人工目标检测算法研究

发布时间：2021-07-20 10:07

　　地球上拥有广阔的海域,丰富的海洋资源成为人们赖以生存的重要条件,如何利用和保护这一资源逐渐成为人们关注的焦点。水下人工目标的检测是保护水资源的一个重要部分,与之相关的声呐图像分析引起了越来越多国内外学术界的关注。目前已有相关检测算法提出,然而,这些算法有的拥有复杂和大量的计算,有的仅利用到有限的数据信息,仍有一定的提升空间。因此,水下人工目标检测方法仍需进一步的探索。本文针对水下人工目标,研究了基于分形理论的孤立森林水下人工目标检测的方法,实现了对声呐图像中人工目标的快速、准确的检测。主要研究工作如下:（1）根据声呐图像中人工目标的声学特征,将分形理论与孤立森林算法结合,研究一种水下人工目标的检测算法。首先,通过分形理论计算声呐图像中数据点所有维度的分形维数,找到人工目标数据点声学特征较为明显的维度,并将其分形维数相结合,提取数据点的分形特征;其次,对声呐数据进行抽采样,在保证原有数据分布特征和降低大量数据对检测过程的影响。同时,实现分离树的快速构建;然后,利用分离树对声呐数据进行分离并确定每个数据点在分离树上的位置;最后,依据数据点在分离树中的位置,计算每个数据点的异常值,并最终实现... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

声呐图像成像系统

本文组织结构

西安理工大学硕士学位论文8图2-1声呐设备成像原理示意图Fig.2-1Schematicdiagramofsonarequipmentimagingprinciple最终将声波中所载有的目标信息通过控制器或显示系统显示出来。声呐设备成像原理示意图如图2-1所示。除了通过显示系统显示成像之外，声呐设备还会将声波所载有的信息，如发射声波所记载的空间位置信息以及反射声波的强度等，都会以文件的方式保存下来。z2.2.2声呐图像特点传统图像通过光学设备获取，其中包含着像素点的平面信息以及相应的像素值。此外，传统图像中每个像素点的位置信息是连续的。因此，传统图像能够将光学设备所扫描到的物体几何特征完整的保存下来。而声呐图像与传统图像有着明显的差别，主要体现在四个方面。第一，声呐图像中包含的信息比传统图像更多，即数据维度更高。声呐图像的数据维度是四维的，其中，声呐图像所扫描得到的目标位置信息是三维的，即空间信息X，Y，Z。AUV在距离水底一定高度的水面上进行扫描，声波是以一定的角度发射出去的，与此同时，声呐设备记录着声波的发射时间以及接收时间。通过声波在水中的传播速度以及传播时间可以得到水下目标的具体方位和空间位置信息。还有一个数据维度表示声呐设备所接收到的反射声波强度，即维度I。第二，声呐图像与传统图像的表现形式不同。传统图像是由一个个像素所组成，在RGB三色通道中，每个像素都含有三个颜色的通道。而声呐图像是由一个个连续且分散的数据点组成的。如图2-3所示，声呐图像中每个数据点在X，Y两个维度上是均匀分布的。由于水下机器人在水面上是匀速行驶的，因此数据点在Y维度上是等差分布的。另外，由于声呐设备是以一定等差角度发射声波的，所以数据点在X维度上也是等差分布的。而在空间的第三个维度Z上，由于水底的起伏以及水下环

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3292623