摘要
本发明实施例提供一种基于侧扫声纳数据的水下目标定位方法和系统,属于水下探测与定位技术领域。该方法通过读取目标格式的侧扫声纳数据文件,提取声纳图像数据并转换为通用图像格式;将其输入预训练的卷积神经网络模型,识别水下目标并输出图像相对坐标;融合声纳设备与船舶的姿态、位置数据,通过卡尔曼滤波得到声纳实时大地坐标;结合水深、斜距、波束角,利用侧扫声纳波束传播几何模型,将相对坐标映射为经纬度坐标。本发明通过多源数据融合与几何建模,提升了水下目标定位的精度、可靠性和实时性,适用于海洋工程检测、水下搜救等场景。
技术关键词
通用图像格式
卷积神经网络模型
侧扫声纳图像
定位方法
直角坐标系统
侧扫声纳设备
卡尔曼滤波算法
船舶
构建卷积神经网络
模型训练模块
超参数
训练集数据
定位系统
系统为您推荐了相关专利信息
历史运动数据
策略网络模型
自动导向车
加速度
车头
网络资源配置
深度学习模型
统计分析方法
长短期记忆网络
数据
对象
坐标
无人机飞行轨迹
计算机可读指令
计算机可执行指令