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1、ogLeNet架构包括五层， 第一层和第二层为卷积层和最大池化层， 第三层为inception层， 神经网络。 4.根据权利要求3所述的面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法， 其特征在于： 所述 Go 步骤S2的具体实现包括以下子步骤： S201.使用GoogLeNet架构在声呐图像数据集上训练卷积器计算二阶导数。 3.根据权利要求1所述的面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法， 其特征在于， 所述法嵌入从粗到细的金字塔方法中； S105.为每个声呐图像计算海森行列式； S106.使用级联沙尔滤波时间单位； S103.给定输入图像和对比度因子， 使用快速显式扩散方法； S104.将快速显式扩散方。
2、包括以下步骤： S101.定义一组演化时间构建非线性尺度空间； S102.将像素单位中的离散集转换为向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法， 其特征在于， 所述 步骤S1中提取水下目标的A-KAZE特征点S5.修正目标的仰角 ， 进而修正水下目标点相对于水下机器人的三维方位。 2.根据权利要求1所述的面水下机器人的姿态结合测算目标的仰角 ， 通过得到 的仰角 测算水下目标相对于水下机器人的三维方位； 征点与前置声呐的几何关系测算水下目标相对于水下机器人的二维方 位； S4.将水下目标特征点二维方位和AZE特征的声呐图像输入卷积神经网络方法识别声呐图像中目标的A- KAZE特征点； S3.运用目标特。
3、 S1.通过水下机器人的前视声呐采集的声纳图像提取水下目标的A-KAZE特征点； S2.将带有A-K111983620 A 1.一种面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 111983620 A 2020.11.24 CN 探测， 实现水下搜寻探摸 作业的可靠化、 高效化、 智能化， 此发明用于水下 目标搜寻探摸技术领域。别， 结合水下机器人姿态， 实现 了水下目标的精准定位， 便于搜寻人员对于水下 目标的位置进行精细化寻探摸的目标定位方法， 基于前视声呐数 据， 运用深度卷积神经网络对水下目标特征点进 行自动提取和识。
4、 位； 修正目标的仰角， 进而修正水下目标点相对 于水下机器人的三维方位。 本发明面向水下机器 人搜测算水下目 标相对于水下机器人的二维方位； 测算目标的仰 角； 测算水下目标相对于水下机器人的三维方机器人搜寻探 摸的目标定位方法， 包括以下步骤： 提取并识别 水下目标声呐图像的AKAZE特征点； (54)发明名称 一种面向水下机器人搜寻探摸的目标定位 方法 (57)摘要 本发明公开了一种面向水下62(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) .01) G06K 9/00(2006.01) G06K 9/46(2006.01) G06K 9/15/06(2006.01) G01S 15/89(2006.01) G01S 7/539(2006机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 44205 代理人 胡辉 (51)Int.Cl. G01S 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路 122号 (72)发明人 马杰余逸飞尉浩然 (74)专利代理数据 202010143341.X 2020.03.04 CN (71)申请人 武汉理工大学 地址 21)申请号 202011065672.2 (22)申请日 2020.09.30 (66)本国优先权19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。
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