卷积神经网络在UUV上图像识别的应用

作者:宋博扬;王凯帅;刘冠杉 刊名: 上传者:卢爱新

【摘要】水下无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)作为现代海军装备的新兴力量,是海军中新技术应用最广泛的装备之一。UUV作为在复杂海洋环境中工作的高智能化无人装备,良好的环境感知能力是其必须要具备的关键技能,而对水下目标的识别和捕捉是感知外部环境的重要手段。随着人工智能技术的发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为图像处理领域先进的深度学习架构,在图像原始特征的提取和图像识别上有着强大性能和良好效果。通过在UUV上应用卷积神经网络,UUV对水下目标识别准确率高达到99.11%,能够很好地识别水下目标。

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