基于深度学习的淡水障碍物识别方法和系统

本发明公开了一种基于深度学习的淡水障碍物识别方法和系统，涉及深度学习技术领域。该方法包括：将声呐、激光和摄像设备集成在同一检测设备进行障碍物探测；采集原始样本数据并基于深度学习进行模型训练以生成障碍物识别模型；检测淡水环境并获取水体参数；采集实时检测数据，获取障碍物的实际参数和障碍物信息；利用检测设备获取识别验证数据对障碍物的位置进行验证并校正。本发明采用摄像技术对淡水中的障碍物进行形状成像与类型识别，并通过深度学习排除了水下环境对成像及图像识别的影响，通过结合多种深度学习技术提高水下障碍物识别的精度和效率；还采用声呐与激光探测对障碍物的位置进行定位和校正，提高障碍物识别及定位的精确度。