Resumen

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. Ante los resultados notables logrados por las técnicas de inteligencia artificial en el campo de la investigación de 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 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 de manera efectiva las dificultades de reconocimiento causadas por la falta de resolución del dispositivo mediante la referencia de características de som

• 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:Sonar de imágenes; Tecnología de comunicación inalámbrica; Detección de objetos; Red neuronal convolucional; Captura de información de sombras; Imágenes de sonar submarino
• Keywords:Image sonar; Wireless communication technology; Object detection; Convolutional neural network; Shadow information capture; Underwater sonar images