La imagen sonar es una tecnología de comunicación inalámbrica ampliamente utilizada para detectar objetos submarinos, pero el proceso de detección a menudo conduce a una mayor dificultad en la identificación de objetos debido a la falta de resolución del equipo. En vista de los resultados notables logrados por las técnicas de inteligencia artificial en el campo de la investigación en comunicación inalámbrica submarina, proponemos un método de detección de objetos basado en una red neuronal convolucional (CNN) y la captura de información de sombra para mejorar el efecto de reconocimiento y localización de objetos en las imágenes sonar submarinas aprovechando al máximo la información de sombra del objeto. Diseñamos un Módulo de Captura de Sombra (SCM) que puede capturar la información de sombra en el mapa de características y utilizarla. SCM es compatible con modelos de CNN que tienen un pequeño aumento en parámetros y un cierto grado de portabilidad, y puede aliviar eficazmente las dificultades de reconocimiento causadas por la falta de resolución del dispositivo mediante la referencia de características de sombra. A través de experimentos extensos en el conjunto de datos sonar submarino proporcionado por Pengcheng Lab, el método propuesto puede mejorar efectivamente la representación de características del modelo de CNN y mejorar la diferencia entre las características de clase y clase. Bajo el estándar de evaluación principal de PASCAL VOC 2012, el método propuesto mejoró de una precisión promedio (mAP) del 69,61% al 75,73% con un umbral de IOU de 0,7, lo que supera a muchos modelos convencionales de aprendizaje profundo existentes, mientras que el diseño ligero de nuestro módulo propuesto es más útil para la implementación de tecnología de inteligencia artificial en el campo de la comunicación inalámbrica submarina.
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