Resumen

A través del reconocimiento de imágenes de sonar de sedimentos oceánicos, la textura en la imagen puede ser clasificada, lo que proporciona una base importante para la clasificación de sedimentos oceánicos. Con el objetivo de abordar los problemas de baja eficiencia, desperdicio de recursos humanos y baja precisión en la discriminación manual tradicional de imágenes de sonar de barrido lateral, este documento estudia la aplicación de la tecnología de reconocimiento de imágenes en la discriminación de texturas de sustratos en imágenes de sonar. Esta tecnología es popular en muchos campos. Al mismo tiempo, considerando la complejidad de escala, diversidad, fuentes múltiples y características de muestra pequeñas de la textura de imágenes de sonar de sedimentos marinos, se introduce el aprendizaje por transferencia en el reconocimiento de imágenes, y se utiliza el algoritmo de agrupamiento k-means para restablecer los parámetros del marco previo y mejorar la velocidad y precisión del reconocimiento de imágenes. A través de la comparación experimental entre el modelo original y el nuevo modelo basado en aprendizaje por transferencia

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Reconocimiento; Sedimento oceánico; Imágenes de sonar; Textura; Tecnología de reconocimiento de imágenes; Aprendizaje de transferencia
• Keywords:Recognition; Ocean sediment; Sonar images; Texture; Image recognition technology; Transfer learning