基于卷积神经网络的水下目标检测与识别技术研究

基于卷积神经网络的水下目标检测与识别技

术研究

在现代海洋航行和资源开发中，对于水下目标的高精度检测和识别至关重要。

传统的水下目标检测方法往往需要大量手工选择特征、提取特征等繁琐步骤，一直存在着准确率低和效率慢等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，基于CNN的水下目标检测与识别技术逐渐成为了研究的

热点，成为了解决上述问题的有效途径。

一、水下目标检测技术发展状况

传统的水下目标检测方法主要包括基于阈值分割、模板匹配、形态学、特征提

取等技术。但是由于水下图像具有复杂的噪声和光线环境以及目标背景干扰，这些方法难以进行快速、准确的识别。而卷积神经网络模型通过自动学习特征，可以更好地处理这些问题。受益于深度学习技术的发展，基于CNN的水下目标检测技术

得到了广泛应用。其中，Faster R-CNN、YOLO等经典算法都在水下目标检测任务

中得到了大量的探索和应用。

二、基于卷积神经网络的水下目标检测方法

基于CNN的水下目标检测主要包括两个部分：一是目标检测，即通过网络模

型找到水下图像中所有可能的目标位置；二是目标识别，即对这些可能的目标进行分类识别。在这些过程中，需要使用一些技术手段来解决诸如小目标、噪声、光照变化等问题。

1. Faster R-CNN

Faster R-CNN是一种基于深度学习的快速目标检测算法。相比于传统R-CNN

算法，Faster R-CNN采用在线学习的方式，更快并且更准确。在Faster R-CNN中，分类和回归是分开进行的。分类过程中，采用卷积和全连接层，对输入图像进行分

类；回归过程中，生成有关候选目标的位置和尺寸信息，从而预测目标的位置。因此，Faster R-CNN既可以快速检测出所有可能存在的目标位置，也可以对所检测

到的目标进行准确的识别。

2. YOLO

YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法。该算法将目标检测

问题转化为一个回归问题，同时将识别目标的任务与检测目标的任务分开进行。YOLO通过一个神经网络，在单个前向传递过程中检测出输入图像中所有的物体。相比于传统检测算法，YOLO可以快速地发现物体，并且在实时性方面有着更好的表现。同时，它还采用了一些技术手段来解决一些水下图像问题，如逆光和背景中存在大量噪声等问题。

三、基于卷积神经网络的水下目标识别技术

水下目标识别是基于卷积神经网络的水下目标检测技术中的一个重要组成部分。水下物体的复杂形状、纹理和深度信息，以及水下动态光照条件等问题，使得水下物体的识别比较困难。通过基于CNN的水下目标识别技术，可以提高水下目标识

别的准确性。

四、结语

基于CNN的水下目标检测与识别技术在各个领域都有着不同的应用。在海洋

资源勘探与海洋科学研究方面，该技术可以提高水下科学研究以及深海资源开发提取的效率；在海洋航行安全方面，它可以对水下障碍物进行更加有效的识别和预警等。随着科技的不断发展，基于CNN的水下目标检测与识别技术必将得到进一步

提升，为海洋行业的发展做出更大的贡献。