一种声纳图像处理板
    31.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101359050A

    公开(公告)日:2009-02-04

    申请号:CN200810137015.7

    申请日:2008-08-27

    Abstract: 本发明设计的是一种声纳图像处理板。该处理板基于PCI总线,以PCI设备形式安装在x86微型计算机的主板上。该设备负责接收并处理已经经过AD变换的声纳数字图像信号。所述的声纳设备同水上主机的接收处理板经由USB电缆、同轴电缆及光纤相连,通过同轴电缆或光纤实现数据从水下至水上的实时传输以及同步处理,并最终实时显示出来。本发明利用FPGA作为核心处理器,配有SDRAM进行乒乓缓冲,系统电路规模小,数据吞吐量大,并可实时显示,可实现高分辨率的水下探测并且可在水下目标识别等领域得到广泛应用。

    一种用于水下机器人的通信转发系统

    公开(公告)号:CN101247184A

    公开(公告)日:2008-08-20

    申请号:CN200810064110.9

    申请日:2008-03-13

    Abstract: 本发明提供的是一种用于水下机器人的通信转发系统。系统以水下机器人为工作载体,其组成包括:电子耐压舱(1)、收发合置换能器(9)、连接电子耐压舱(1)与收发合置换能器(9)的水密电缆(11)和连接电子耐压舱(1)与水下机器人(10)的水密电缆(12)。本发明系统集成度高、性能可靠、低功耗实时运行,能够为智能水下机器人提供无缆移动通信服务、为其他水下通信节点提供信息的转发服务,可以在远距离完成高可靠性低速通信传输,在近距离完成大量多媒体数据处理与高速传输,并且系统嵌入实时操作系统,实现本系统的智能任务调度及与水下机器人的系统对接。

    基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法

    公开(公告)号:CN111951242B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010786527.7

    申请日:2020-08-07

    Abstract: 本发明提供一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法,是一套对多波束测深声纳系统在水下采回的数据进行气体目标检测的方法,包括以下步骤:步骤1:选取数据集,将数据集里的初始数据进行全局归一化处理。步骤2:将归一化后的图像数据进行去旁瓣处理。步骤3:转为扇形图。步骤4:整理数据集。步骤5:输入待检测图像,并提取候选区域。步骤6:区域归一化操作。步骤7:分类与回归。发明提供了一种自动检测识别气体泄露的方法,相比于传统图像处理方法,本方法能够适应的环境比较多样,检测的稳定性较高,目标识别的位置更为准确,适用于能够采集到比较多数据并且环境比较多变的水下气体目标检测。

    一种前视声纳波束域图像拼接方法

    公开(公告)号:CN114219709A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111411499.1

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法,包构建表达域映射星座图,形成波束域和图像域之间数据转换关系;根据表达域映射星座图,拆分声纳实际运动,构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型;采用实测临近帧声纳图像,以前一帧图像为基准,将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解,对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算,实现两幅图像中目标重合;对目标已重合的两幅波束域图像,采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合;采用前视声纳序列图像,进行连续多帧数据波束域拼接运算,通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝,消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。

    水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN112949656A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110237861.1

    申请日:2021-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质,该方法包括以下步骤:通过孪生特征网络对实时区域与搜索区域进行特征提取,计算并生成相关性特征;构建权重网络,对所述实时区域与所述搜索区域之间各通道的所述相关性特征进行权重分配并融合,生成相似性响应图;通过多峰模式检测所述相似性响应图;若所述相似性响应图满足预设条件,则计算并输出最终坐标;本发明解决现有技术中不能很好地表达图像的早期特征,且无法适用于由水下高程数据转化的灰度地形图像的精确定位的问题;实现了增强网络输出特征的表达能力,以及提高定位结果的可靠性。

    基于声波的事件检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN108229402A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810013426.9

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于声波的事件检测系统及检测方法,包括传感器,传感器波束分布方向与目标运动方向近似平行,目标与被检测事件相关;检测模块,接收原始数据,并进行目标检测,得到识别结果和目标距离;主控模块,接收检测模块上传的识别结果、目标距离以及传感器采集的原始数据。获取传感器成像数据得到原始图像;进行均值滤波、阈值分割得到二值化分割结果;对二值化分割结果进行非背景区域填充和可疑区域筛选;根据不变矩获取可疑区域的形状特征;根据灰度共生矩阵获取可疑区域的纹理特征;基于感知器对可疑区域进行分类,获取分类结果以判断事件是否发生;计算目标距离。本发明分辨率高,数据直观,对泄漏的定位更加准确。

    一种使用空间稀疏编码的目标识别与角度粗估计算法

    公开(公告)号:CN106056141A

    公开(公告)日:2016-10-26

    申请号:CN201610363559.X

    申请日:2016-05-27

    CPC classification number: G06K9/6269 G06K9/6285 G06N3/02

    Abstract: 本发明提供一种使用空间稀疏编码的目标识别与角度粗估计算法,首先取不同目标的等间隔角度(15°)的图像作为训练集,获取并根据标准差筛选每个图像的空间碎片;继而对每幅独立的图像中的碎片,进行白化与PCA相结合的预处理;然后利用空间碎片分开训练每个目标的字典(子字典);去除每个子字典中无用的基之后,将子字典整体合并成一个大字典,使用此大字典重获训练集图像碎片的稀疏编码系数,并统计每幅图像内的碎片使用大字典中各个基的次数,以此作为各幅训练图像的特征向量;最后通过计算测试目标图像在大字典中的基的使用次数向量(特征向量)与训练集中各幅图像的特征向量的相关系数,实现目标分类与角度粗估计。

    一种基于声呐图像边缘角点直方图的水下地形匹配方法

    公开(公告)号:CN105205817A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510593890.6

    申请日:2015-09-17

    Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像处理领域,具体涉及一种运用于水下潜器导航系统的基于声呐图像边缘角点直方图的水下地形匹配方法。本发明包括:(1)对原始多波束数据进行规格化与插值处理,对于深度值,通过线性变换,将其转换到0-255范围;(2)将三维模型投影到XY平面上,若将各投影点的灰度值设置为该点在三维模型中的高度值,则该投影即为水下地形的灰度图像;(3)遍历各灰度级,统计同一灰度级下的像素数目,构成灰度直方图,获得各灰度级下像素的总数。本发明利用直方图理论,对图像的各灰度级分别进行分析,克服了传统灰度直方图分辨率差的缺点。利用边缘角点直方图作为图像特征,根据相似性计算结果对水下载体位置进行定位。在有噪声、方向误差及尺度变化存在的情况下,仍能保持结果的可靠性。

    一种适用于三维水声信道仿真的高斯束方法

    公开(公告)号:CN103763045B

    公开(公告)日:2015-09-30

    申请号:CN201310652186.4

    申请日:2013-12-05

    Abstract: 本发明涉及的是一种适用于三维水声信道仿真的高斯束方法。该方法将声线轨迹转化为出射角度俯仰角α和方位角β的函数;在声线邻近区域引入坐标系(s,α,β);建立射线中心坐标系(s,n1,n2)与坐标系(s,α,β)之间的映射关系;将波动方程在射线中心坐标系(s,n1,n2)下的解转换为坐标系(s,α,β)下的形式。本发明用于三维水声信道仿真,中间环节少,计算量小,使用简便。

    一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法

    公开(公告)号:CN104680132A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201510054144.X

    申请日:2015-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法,包括以下几步:进行样本图像统计,利用形状上下文方法得到样本图像中每类目标的两个上下文直方图;读取待识别图像,利用形状上下文方法得到待识别目标的两个上下文直方图;将待识别目标的两个上下文直方图和样本图像中每类目标的两个上下文直方图的对应色块的值分别进行匹配,利用最大匹配度进行目标识别。其中形状上下文方法以目标轮廓长轴端点为基准点。本发明能够提高目标识别的匹配度,并且能够减少计算量。

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