基于卷积神经网络的AUV水下识别系统

作者：李昱,王俊雄,黄伍德

摘要：为实现自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)水下自主识别,搭建AUV硬件系统。通过OpenCV和Tensorflow,在LeNet-5卷积神经网络的基础上,利用13层卷积神经网络进行100次迭代训练试验。结果表明,该基于卷积神经网络的AUV水下识别系统的水下目标识别准确率能达到99.18%,能实现AUV对水下目标的自主识别。

发文机构：上海交通大学船舶与海洋工程学院 上海船舶设备研究所

关键词：自主式水下机器人自主导航卷积神经网络水下目标识别autonomous underwater vehicleautonomous navigationconvolutional neural networkunderwater target recognition

分类号： TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]