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科学家提出一种改进的前视声纳水下目标三维可视化方案

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发表于 2019-11-9 02:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
随着对水了局景探索的不停研究,三维成像声纳能得到比二维直观的目标图像。声纳装备发射声波,并根据回波信号举行定位和成像。但是每帧巨大的数据量和环境干扰给目标辨认和可视化带来极大的困难。
为了得到目标的真实拓扑结构,中国科学院声学研究所水声工程中心博士生曾腾与其导师、研究员张春华以及副研究员王朋等人共同提出了一种改进的前视声纳水下目标三维可视化方案,完成了回波仿真、三维成像、点云分割和重修的可视化处置处罚流程,得到了正确的前视声纳目标三维可视化效果。
干系研究结果近期在线发表于国际学术期刊IEEE Access
该项研究对浅水强混响环境下的目标举行了回波仿真和三维成像,分析了混响给三维成像带来的影响;并针对环境干扰带来的噪点和非常点,提出一种基于局部非常因子(LOF, Local Outlier Factor)的全局迭代阈值分割方法,初次将数据发掘的头脑应用于三维成像声纳信号处置处罚中,有用地在保持目标特性的条件下去除干扰信息;别的提出了一种基于随机采样同等性(RANSC, Random Sample Consensus)的Power Crust重修算法,进步了目标重修的视觉效果。
对于三维声纳获取的回波数据,很难直接对目标举行辨认,该研究通过这种改进的可视化方案,大大进步了目标的视觉效果,并减小了数据量。将来将对水下潜器的停滞物规避和海洋环境的场景绘制开展研究,进步实现正确率,带来更加真实直观的感受。
该研究得到中科院青年创新促进会的资助。
图1 前视声纳三维可视化方案流程图(图/中科院声学所)
图2 原始数据(左)与目标拓扑结构(右)(图/中科院声学所)
泉源:中国科学院声学研究所

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