Resumen

Los avances recientes en el aprendizaje profundo ofrecen un enfoque efectivo para el estudio en visión artificial utilizando imágenes ópticas. En este artículo, se utiliza una red neuronal convolucional para abordar la tarea objetivo de detección de sonar, y se compara el rendimiento de cada modelo de red neuronal en la tarea de detección y reconocimiento de imágenes de sonar de cajas y neumáticos bajo el agua. Los resultados de la simulación muestran que el método de red neuronal propuesto en este artículo es mejor que los métodos tradicionales de aprendizaje automático y los modelos de red SSD. La precisión promedio del método propuesto para el reconocimiento de objetivos en imágenes de sonar es del 93%, y el tiempo de detección de una sola imagen es solo de 0.3 segundos.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Aprendizaje profundo; Visión artificial; Red neuronal de convolución; Detección de sonar; Submarino; Método de red neuronal.
• Keywords:Deep learning; Machine vision; Convolution neural network; Sonar detection; Underwater; Neural network method