【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水下图像数据处理分析，尤其涉及一种高精度水下目标分类检测方法及其模型搭建方法。
技术介绍
1、水下生态系统在生态和经济方面具有重要地位，包括了鱼类、珊瑚礁等宝贵资源，因此需要深入研究和有效保护。技术员主要关注鱼类的识别、数量估计、珊瑚礁的研究以及水下文化遗产的保护等领域，以了解生态系统的健康状况和文化遗产的维护。然而，水下目标检测面临诸多挑战，包括光传输问题、背景干扰、目标遮挡和阴影等，因此需要不断发展特征提取、机器学习和深度学习等技术来提高准确性和效率。因此，水下目标检测技术的研发旨在为海洋资源的保护和管理提供有力支持，促进海洋生态系统的可持续发展。
2、现存的水下目标分类检测技术主要涵盖以下三种：光学成像技术、声纳成像技术以及水下激光雷达（lidar）技术。
3、现有的水下目标分类检测技术主要涵盖以下两种：传统检测方法和深度学习方法。
4、传统检测方法：传统检测方法涉及基于特征提取和模型匹配的技术，如adaboost、多帧三联体模式、平均移动分割、归一化交叉校正等，以及基于颜色、形状...
【技术保护点】
1.一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述S1具体为：
3.如权利要求2所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述S2具体为：
4.如权利要求3所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述分解终止条件具体为：
5.如权利要求1所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述S3中针对BEMD分解的残余分量进行特征提取，其中赫斯特指数获取的过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述s1具体为：
3.如权利要求2所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述s2具体为：
4.如权利要求3所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述分解终止条件具体为：
5.如权利要求1所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述s3中针对bemd分解的残余分量进行特征提取，其中赫斯特指数获取的过程为：
6.如权利要求1所述的一种高精度水下目标分类检测模型的搭建方法，其特征在于，所述s3中纹理强度的获取过程及特征数据融合机制包括：
7.如权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：王柘，郑冰，张沁悦，李继哲，赵一萌，张赛男，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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