水下声呐图像智能解译关键技术创新与应用

项目名称：水下声呐图像智能解译关键技术创新与应用

成 果 形 式 ：国家发明专利、技术产品、科技奖励、系统成套

成果完成人：霍冠英

成果简介：

本项目针对强噪声、强灰度畸变及目标形态 多样的声呐图像自动解译的难点问题，系统深入地研究了声呐 图像去噪、插值超分辨、目标检测与智能识别关键技术，形成了一套具有高水平论著、授权专利及软件著作权等完整知识产 权、国际领先的声呐图像特征信息增强与智能解译新方法和新 技术。结合非局部均值降斑和边缘约束多相区域可变模型的侧

扫声呐图像目标精确检测和测量方法，无需采用任何后处理即可得到非常准确的目标检测结果；基于 卷积神经网络的特征表达优势，提出了拓扑模式结合流形学习的深度卷积神经网络目标特征提取及识 别方法，通过执行高维特征空间中的几何变量来执行关联识别，提高了水下目标的识别率。

本成果研发了基于深度迁移学习的水下声呐图像目标检测软件，集成于国产声呐，满足了我国海洋 测绘的需要，达到了国际领先水平，成果获得教育部科学技术进步奖一等奖，使我国的水下目标检测与 识别技术在国际上具有一席之地。