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申请/专利权人：中国船舶科学研究中心

摘要：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。

主权项：1.一种基于多波束声呐的水下机器人显著性目标检测方法，其特征在于：包括如下操作步骤：第一步：搭建多波束声呐显著性目标检测系统；多波束声呐显著性目标检测系统包括声呐数据获取模块，声呐数据预处理模块和显著性目标检测模块，声呐数据获取模块功能为：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功能为：为本模块申请显存空间，将声呐数据从计算机内存传输到显存，然后利用CUDA技术加速非局部均值滤波算法并执行gamma调整，有效去除椒盐噪声和高斯噪声，同时提升声呐图像的对比度，为显著性目标检测模块提供数据基础，将处理完毕的数据，重新拷贝到计算机显存，进行显示与保存；显著性目标检测模块功能为：运用深度学习网络：基于改进ResNet架构的BASNet模型对预处理过的声呐图像进行分析，模型通过识别图像中的显著性特征来定位关键目标，有效区分背景与显著目标之间的对比度差异，获取水下机器人多波束声呐视域内显著性目标；第二步：声呐数据获取模块解析多波束声呐的数据，得到声呐数据；首先由声呐通过UDP广播的信息中获得声呐设备的IP地址，通过TCP协议进行连接，通过TCPIP数据包，从数据包固定位置中获得声呐的数据以及角度信息；第三步：声呐数据预处理模块申请显存利用，启用滤波算法与gamma矫正对声呐数据进行预处理，实现质量增强；通过CUDA中API函数申请GPU中的内存空间，申请的空间大小根据图像大小动态开辟，并将其内存首地址记录在指针变量中；通过CUDA中API函数申请GPU中的内存空间，并将存在计算机内存空间的相关数据拷贝到显存空间中，启动加速非局部均值滤波代码与gamma矫正，对声呐数据进行处理；将处理完毕的数据，重新拷贝到计算机显存，进行显示与保存；第四步：显著性目标检测模块启用显著性目标检测算法对处理之后的声呐数据执行显著性目标检测；从声呐数据预处理模块接收经过优化处理的声呐图像数据，通过模块加载预先训练完成的模型权重，利用改进ResNet的BASNet显著性目标检测模型对预处理过的图像数据进行分析，为水下机器人执行水下作业时锁定探测领域中的显著有效目标；将处理完毕的数据，重新拷贝到计算机显存，进行显示与保存；至此，完成水下机器人多波束声呐视域中的显著性目标检测。

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