一种基于多波束声呐的水下机器人显著性目标检测方法

本发明涉及一种基于多波束声呐的水下机器人显著性目标检测方法，利用深度学习模型显著提高检测精度和处理速度，通过搭建多波束声呐显著性目标检测系统，声呐数据获取模块负责解析多波束声呐的传输信息，得到声呐数据，声呐数据预处理模块负责申请利用显存空间对获取声呐数据进行改进加速非局部均值滤波操作与gamma矫正，实现声呐数据噪音去除与对比度增强等质量增强操作，为显著性目标检测提供高效且响应及时的数据基础；显著性目标检测模块利用深度学习模型实现声呐图像的显著性目标检测，完成水下机器人视域内声呐显著性目标检测。本发明方法可以实时有效泛化的实现基于多波束声呐水下机器人视域内显著性目标检测，具有很高的实用价值。