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题名浅剖管道图像零样本深度学习自动检测研究
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作者
高兴国
秦毅超
常增亮
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机构
山东电力工程咨询院有限公司
武汉大学测绘学院
武汉大学海洋研究院
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出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第5期43-47,共5页
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基金
国家自然科学基金(42176186)
国家重点研发计划(2022YFC2808303)。
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文摘
针对现有海底管道检测通过人工判读浅地层剖面仪(sub-bottom profiler,SBP)影像带来的检测低效和低精度问题,提出了一种顾及成像机理的基于零样本深度学习SBP图像中海底管道自动检测方法。首先研究了SBP工作原理及管道成像特点;其次顾及成像背景及各种实际影响因素,基于成像机理生成了管道样本图形;之后利用生成的管道样本,训练YOLOv5神经网络,构建了SBP图形中管道的检测模型,实现了SBP图形中管道的自动检测,取得了优于90%的正确检测率,提出的方法为基于SBP图形的海底管道自动检测提供了一种新途径。
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关键词
海底管道检测
深度学习
浅地层剖面仪
样本生成
YOLOv5神经网络
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Keywords
subsea pipeline detection
deep learning
sub-bottom profiler
sample generation
YOLOv5
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分类号
P229.52
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名泥沙掩埋海底光缆探测技术研究
被引量：4
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作者
栗宝鹃
刘满杰
宋学山
周兴华
谢津平
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机构
中水北方勘测设计研究有限责任公司智慧水利事业部
自然资源部第一海洋研究所
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出处
《海洋测绘》
CSCD
2019年第6期64-67,共4页
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文摘
鉴于海底光缆路由探测成果可为已有光缆维护与新增光缆铺设提供数据服务和决策支持,以我国东部海域某地区的海底光缆为例,对泥沙掩埋海底光缆进行探测与定位研究。针对上覆泥沙介质强波阻抗界面与海底光缆管径较小的特点,采用具有孔径合成、低频穿透、高分辨率特点的合成孔径声纳技术,对海底光缆的路由情况进行研究。实践证明,合成孔径声纳技术在泥沙掩埋海底光缆探测和识别方面取得良好的探测效果,可在实际工程中推广应用。
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关键词
海底光缆探测
合成孔径声纳
孔径合成
低频穿透
高分辨率
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Keywords
submarine optical cable detection
synthetic aperture sonar
aperture aynthesis
low frequency penetration
high resolution
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分类号
P229.52
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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