Resumen

Con la imagen 3D del haz multisonar y las graves interferencias del ruido de la imagen, la detección de objetos basada únicamente en la operación manual es ineficaz y además no favorece el almacenamiento y mantenimiento de los datos. En este artículo, se desarrolla un conjunto de tecnologías de detección automática de imágenes de sonar basadas en imágenes 3D para satisfacer los requisitos reales de la detección de imágenes de sonar. En primer lugar, se llevó a cabo un preprocesado para aliviar el ruido y, a continuación, se obtuvo la posición aproximada del objeto calculando la relación señal-ruido de cada objetivo. En segundo lugar, la separación de masas de agua y estratos se realiza mediante la varianza máxima entre agrupaciones (OTSU), ya que existen diferencias evidentes entre estas dos zonas. Así, la segmentación de imágenes puede aplicarse fácilmente a ambas. Por último, se lleva a cabo la extracción de características y se establece el modelo de clasificación bayesiano multidimensional para realizar la clasificación. Los resultados experimentales muestran que la tecnología de detección de imágenes por sonar puede detectar eficazmente el objetivo y cumplir los requisitos de las aplicaciones prácticas.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:imágenes 3d, modelo de clasificación bayesiano multidimensional, tecnologías de detección automática, detección de imágenes sonar, objetivo, resultados experimentales, requisitos reales, posición aproximada, almacenamiento de datos, tecnología de detección
• Keywords:3d imaging, multidimensional bayesian classification model, automatic detection technologies, sonar image detection, target, experimental results, actual requirements, approximate position, data storage, detection technology