摘要
本发明公开了一种声呐目标检测方法,具体涉及水下前视声呐目标检测领域,用于解决多目标紧邻与混响噪声引起的弱回波丢失和误检问题,是通过融合流向与纹理特征对声呐回波实施细粒度分割,借助形态上下文图结构精准剥离紧邻目标,再以回波平稳余度与阴影落差分异度驱动的保留优先系数动态区分噪声与有效回波,并将最终目标轮廓与流向张量深度耦合用于导航指引,从整体处理链路层面实现了复杂声场中微弱目标信号的高保留率与误检率的显著降低,使多目标检测结果与实际水下地形变化保持高度一致,无需固定阈值即可完成实时精准定位。
技术关键词
前视声呐
回波
分水岭算法
像素
轮廓
包络
相干性
导航模块
支持向量机模型
形态
滑动窗口法
图割算法
上下文特征
噪声
机器学习模型
场景
序列
纹理特征