基于卷積神經網絡的AUV水下識別系統

作者：李昱,王俊雄,黃伍德

摘要：為實現自主式水下機器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)水下自主識別,搭建AUV硬件系統。通過OpenCV和Tensorflow,在LeNet-5卷積神經網絡的基礎上,利用13層卷積神經網絡進行100次迭代訓練試驗。結果表明,該基于卷積神經網絡的AUV水下識別系統的水下目標識別準確率能達到99.18%,能實現AUV對水下目標的自主識別。

發文機構：上海交通大學船舶與海洋工程學院 上海船舶設備研究所

關鍵詞：自主式水下機器人自主導航卷積神經網絡水下目標識別autonomous underwater vehicleautonomous navigationconvolutional neural networkunderwater target recognition

分類號： TP24[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]