基于卷积神经网络的AUV水下识别系统

来源 :船舶与海洋工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hnazlz
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为实现自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)水下自主识别,搭建AUV硬件系统。通过OpenCV和Tensorflow,在LeNet-5卷积神经网络的基础上,利用13层卷积神经网络进行100次迭代训练试验。结果表明,该基于卷积神经网络的AUV水下识别系统的水下目标识别准确率能达到99.18%,能实现AUV对水下目标的自主识别。
其他文献
以某管架式海上养殖平台为例,研究其水动力性能和平台-系泊系统耦合时域动力响应。分析该平台的运动幅频响应因子、锚链拉力统计特性、波频振荡与二阶力特性、最大锚链拉力组
以“科学定义好吃”为目标的中国优质农产品榜单熊猫指南,11月27日在重庆农交会现场正式发布2020年秋季榜单。熊猫指南CEO毛峰表示,在11万亿的中国农产品市场里,劣币驱逐良币
为确保“非公约船舶”和此类船舶上人员的安全水平与主要海船国际公约规定的船舶和船上人员的安全水平相当,有必要对与“非公约船舶”安全相关的所有内容进行有针对性的研究,
不辞辛劳耕耘在阿拉善戈壁阿拉善治沙造林事业道路曲折,历程艰辛。阿拉善的绿色颂歌,正是由一个个愚公般的治沙人、一个个勤劳的农牧民、一个个有社会责任感的企业,在政府各
随着信息技术的不断发展,新技术的涌现、应用和变化,网络数据信息也呈爆发式增长,计算机网络及网络数据库的概念不断深入人们的日常学习、生活和工作中,被人们不断地认识和了
加快流通产业绿色发展,是现阶段黄河经济带范围内各省份产业发展的必然选择。本文基于因子分析法,实证检验了2015-2019年我国黄河经济带范围内各省份流通产业绿色发展水平及