文献

J-GLOBAL ID：202002290494462796   整理番号：20A2673572

海底ソナー画像知的底質分類技術研究総説【JST・京大機械翻訳】

Survey of the intelligent seabed sediment classification technology based on sonar images

著者 (2件)： Zhao Yuxin (哈爾浜工程大学自動化学院,黒竜江哈爾浜150001) ,  Zhao Ting (哈爾浜工程大学自動化学院,黒竜江哈爾浜150001)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 15  号： 3  ページ： 587-600  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 海底ソナー画像底質分類技術とは、マルチビーム、サイドスキャンソナーなどの設備を利用して海底画像浅表層地質属性情報のインバージョンと予測を獲得できる。水音響学,画像処理,および機械学習の関連理論を総合的に利用して,音響海底底質分類技術は,海底底質の迅速および正確な同定を可能とした。国内外の発展過程を振り返り、音響画像による海底底質分類のキー技術について総括し、音響海底底質分類の関係モデル、海底ソナー画像の特徴表現と分類モデル構築の3つの方面から、領域内の研究進展と主な方法を紹介した。異なるモデルと方法の原理、技術特徴及び適用状況について重点的に分析し、コンボリューションニューラルネットワークを用いて海底底質分類における深さ学習方法の応用について討論した。最後に,海底ソナー画像分類技術の研究方向と開発動向を要約し,展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響学 ,  *ソナー ,  畳込み ,  音響 ,  ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  海底堆積物 ,  *文献展望 ,  *底質 ,  海底 ,  音波画像 ,  サイドスキャンソナー ,  機械学習
準シソーラス用語： 画像分類 ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  海洋汚濁  (SB02040B) ,  海洋地質学  (DE06000F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海底 ,  ソナー ,  底質 ,  分類 ,  研究 ,  総説