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    2022-7-27

王伟
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基于特征学习的自主探测技术

基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用,传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现,而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式,很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此,目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上,即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习,在多特征联合概率模型下检测。

例如,对于微弱目标检测,采用---或分类置前检测思想,海缆检测机器人公司,利用目标方位、幅度、频谱等---度特征,通过粒子滤波等算法进行基于关联学习,然后根据行为、特征差---来进行自主探测,从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和---精度。


仿鱼水下机器人控制理论和方法、系统构成和实现提供有力支撑

近年来,仿生技术、控制技术和材料技术的发展为仿鱼水下机器人控制理论和方法、系统构成和实现提供了有力支撑。仿鱼类auv研制涉及机构仿生、感知仿生、控制仿生、智能仿生等关键技术,通过综合应用机械、电子、传感、控制、材料等学科成果,海缆检测机器人厂家---,研究其推进机理和流线型结构以提高平台机动性能。基于仿生技术的智能auv具有流体扰动小、推进、机动性能好、智能化程度---特征。

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多波束系统是一个精密测深系统,辅助设备多,为---测量精度,必须测定运动姿态、声速剖面、航向和潮汐变化,大连海缆检测机器人,在测量前后还要进行仪器校准,否则测量精度会降低,探测性能也将受影响。多波束系统在海上作业结束后,需要经过内业后处理才能得到较为清晰的目标图像,探测效率一般。因此多波束系统适合时间要求不紧的非应急情况下的探测任务。

侧扫声呐使用水下拖鱼拖曳式作业,拖鱼入水即可开始探测工作,不需要严密的校准,探测,适合时间紧迫的应急探测任务。侧扫声呐声图在海上测量时就可以实时显示出来,测量人员可以根据声学图像效果及时调整探测方案进行精扫,直至获得清晰可读的图像,然后在图像上量取目标位置和坐标信息。


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