基于卷积神经网络的AUV水下识别算法设计与实现.pdf

基于卷积神经网络的AUV水下识别算法设计与实现 本文主要介绍了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的AUV水下识别算法的设计与实现。该算法可以实现自主式水下机器人的水下目标识别，提高AUV的环境感知能力和自主导航能力。 卷积神经网络是一种深度学习架构，在图像处理领域具有强大的性能和优势。该算法采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行了进一步改进，提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 本文的主要贡献包括： 1. 基于卷积神经网络的AUV水下识别算法的设计和实现，实现了自主式水下机器人的水下目标识别。 2. 采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行了进一步改进，提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 3. 提出了基于卷积神经网络的AUV水下识别算法在水下信息获取、精确打击和“非对称情报战”中的应用前景。 关键技术点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习架构，在图像处理领域具有强大的性能和优势。 2. 三段式全连接方式：一种对卷积神经网络进行改进的方法，提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 3. 增加卷积层深度：一种对卷积神经网络进行改进的方法，提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 4. 自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）：一种高智能化无人装备，需要具备良好的环境感知能力和自主导航能力。 应用前景： 1. 水下信息获取：基于卷积神经网络的AUV水下识别算法可以应用于水下信息获取领域，实现水下目标识别和探测。 2. 精确打击：基于卷积神经网络的AUV水下识别算法可以应用于精确打击领域，实现水下目标攻击和 precise strike。 3. “非对称情报战”：基于卷积神经网络的AUV水下识别算法可以应用于“非对称情报战”领域，实现水下目标识别和情报获取。 本文介绍了基于卷积神经网络的AUV水下识别算法的设计与实现，该算法可以实现自主式水下机器人的水下目标识别，提高AUV的环境感知能力和自主导航能力，并具有广泛的应用前景。