水下声呐图像目标检测的深度学习算法【matlab代码】

基于深度学习的水下声呐图像目标检测主要内容：本研究将探讨深度学习在水下声呐图像目标检测中的应用。水下目标的检测对于海洋研究和资源探测至关重要，研究将利用深度学习算法分析声呐图像，识别水下目标，提高检测的准确性。这一研究将推动水下探测技术的发展，提升海洋资源管理的效率。文档说明：本文阐述了深度学习;YOLOv5算法;声呐图像;注意力机制;BiFPN网络结构;核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。基于深度学习的水下声呐图像目标检测通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路侧扫声呐成像距离远,适用于海底资源勘探、海底打捞、水下生物识别等深海作业,在水下目标检测任务中承担着非常重要的角色。但由于水下环境复杂,使用侧扫声呐开展水下目标检测任务时,形成的声呐图像分辨率低、噪声多,给水下目标检测任务增加了难度。而随着国际环境日益复杂,国家间竞争越来越激烈,加快对以侧扫声呐为基础的水下目标检测任务的研究,对加强我国海事安全、加快我国海底资源勘探进度具有重大意义。随着人工智能时代的到来,深度学习得到了长足发展,各种优异的算法模型也逐渐提出。鉴于YOLOv5目标检测算法具有检测精度高、可移植性强、检测速度快等优点,适用于水下目标检测任务,所以

本文以YOLOv5目标检测算法为基础,针对目前水下目标检测任务中存在的问题展开相关研究。

本文的主要研究内容如下:(1)声呐图像预处理:在声呐图像去噪上,采用空间域滤波与变换域滤波完成,并引入峰值信噪比、均方误差、结构相似性作为图像质量评价指标。其中,针对传统中值滤波使去噪后的声呐图像过于平滑的问题,对中值滤波算法进行改进,提出一种基于新型中值滤波的声呐图像去噪方法,实验结果表明:

本文提出的新型中值滤波去噪效果最好。在声呐图像增强上,采用直方图均衡化、直方图规定化、单尺度Retinex算法完成,并引入人眼视觉系统、对比度、信息熵作为增强后的声呐图像质量评定指标,由实验结果可知:单尺度Retinex算法图像增强效果最好。(2)改进YOLOv5目标检测算法:采用K-means++聚类算法对锚框聚类方式重新选定,避免弱聚类问题的出现;使用mixup算法在线扩充声呐图像数据集,增强数据集的丰富程度;使用Focal-EIOULoss作为边界框回归损失函数,加快模型收敛速度;使用Soft-NMS算法筛选最后生成的边界框,解决误检问题;向模型模型内部引入ECA注意力机制,避免模型发生降维;使用BiFPN结构,对特征提取到的信息实现高效的多尺度融合。

本文将改进后的YOLOv5目标检测算法在自制数据集上训练并测试,得到的实验结果为:精度为97.6%,回归率为97.7%,mAP@.5为98.1%,mAP@.5:.95为73.4%,相比于原始YOLOv5算法,精度上提升6.3个百分点,回归率上提升6.2个百分点,mAP@.5提升6个百分点,mAP@.5:.95提升4.4个百分点。改进后的算法性能提升明显,证明

本文所提出的方法在水下目标检测任务上具有一定的可行性与有效性。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%基于深度学习的水下声呐图像目标检测%加载数据集numSamples=707;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=707;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=707;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=707;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=707;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);