【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像检测，尤其涉及一种声呐目标检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前水下航行器在水中执行任务时，其航行模式通常是人工预先设定的，观测数据被采集和保存，返航经由后处理揭示和发现海洋现象与规律。但是水下观测数据的在线感知与理解可以为水下航行器作业效率和精度提升带来新的可能性。由于水下环境复杂，目标多样化，并且观测受到水体散射、吸收和悬浮物影响，造成图像质量较差。由于水下条件的限制，获取准确标注的水下图像数据是一个挑战。但传统的手工标注费时费力，且标注错误率相对较高。且水下数据采集成本较高，需要专业设备和人力资源，因此水下目标的数据集相对稀缺。基于深度学习的水下目标检测识别方法可以显著提高对侧扫声呐图像的理解和识别能力，但在实际应用中，在嵌入式平台部署水下目标识别还需要考虑水下目标检测识别系统的计算能力，因此基于水下航行器的水下目标检测识别的实现需要兼顾模型复杂度和准确性两方面。
2、因此，专利技术人提供了一种声呐目标检测方法、装置、设备及存储介质。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种声呐目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述对不同的侧扫声纳数据进行解码与图像融合，得到侧扫声纳图像，包括：
3.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述通过深度学习算法对所述插值后的图像进行目标预测，并根据先验信息进行目标判别，得到目标图像，包括：
4.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求4所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像，通过水下航行器导航信息对目标的位置进行校正，得到目标的最终位置，包括
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【技术特征摘要】
1.一种声呐目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述对不同的侧扫声纳数据进行解码与图像融合，得到侧扫声纳图像，包括：
3.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述通过深度学习算法对所述插值后的图像进行目标预测，并根据先验信息进行目标判别，得到目标图像，包括：
4.如权利要求1所述的声呐目标检测方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求4所述的声呐目标检测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴浩晨，王子辰，幸韬，王珍珠，吴宇航，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司系统工程研究院，
类型：发明
国别省市：
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