像素重要性测量特征下的侧扫声呐目标检测

作     者：卞红雨 陈奕名 张志刚 蒋弘瑞 BIAN Hongyu;CHEN Yiming;ZHANG Zhigang;JIANG Hongrui

作者机构：哈尔滨工程大学水声技术重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 

出 版 物：《声学学报》 (Acta Acustica)

年 卷 期：2019年第44卷第3期

页      面：353-359页

核心收录：

学科分类：082403[工学-水声工程] 08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61633009)资助 

主　　题：目标检测 侧扫声呐 像素点 特征 测量 神经网络分类器 筛选算法 虚警概率 

摘      要：研究了在较低信噪比下,在保证检测概率的前提下尽量降低虚警概率的目标检测,提出了一种针对特定目标的两阶段筛选算法.第一阶段中,首先使用阈值分割出有效点,并定义了一种新的像素重要性测量特征用于初步筛选目标。即通过有效像素点之间的距离来赋以高斯分布的权值,当前像素重要性的值定义为剩余有效点的距离加权和,具有较高的像素重要性值的聚集性强的区域内像素点会被定位出来。第二阶段,使用卷积神经网络分类器排除虚假目标.在实验中,使用近期无人潜器获得的海底数据,召回率与虚警概率分别达到90.39%与2.39%,证明了其相比声呐目标检测主流算法有更好的检测能力。