基于深度学习的海洋生物声音信号智能识别技术与实现

最新推荐文章于 2024-11-17 13:58:23 发布

旭先生

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分类专栏：毕业设计

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基于深度学习的水声信号智能识别技术与实现

基于开源数据集，讲声音做FFT变换转换为频谱图，设计卷积神经网络对声音进行分类识别。

这里图片的处理对计算机环境要求比较高。

1.研究背景与意义

2.声音特征提取技术

3.基于深度学习分类器设计

4.实验结果及将来工作

水声处理（频谱FFT、Log MEL 、MFCC）

深度学习（卷积神经网络，Reset、InceptionV4）

实现（Pycharm、Anaconda、Python、Ubuntu）

Kaggle（水声数据集——海洋生物的、声音数据集）

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初学者之路——————水声通信总结

qq_40895230的博客

01-25

1328

水声信号进行目标识别，暂时的过程为使用声纳进行声信号捕捉，然后进行声信号去噪，最后通过一系列处理得到目标的声音分量进行区分。水声信号的去噪不同于地面通信，面临的问题更为复杂，而且去噪过程对于目标识别影响巨大。水声信号与深度学习联系日益加深，尤其是深度学习中的自监督算法，对于数据集要求降低，可以提高声信号的目标识别正确率。文章如果存在问题，欢迎大家指出。

【人工智能项目】深度学习实现50种环境声音分类

Mind_programmonkey的博客

10-28

7769

【人工智能项目】深度学习实现50种环境声音分类任务说明本次准确识别5种大类，共计50种小类的音频。每个音频文件时长5秒，格式为wav。 数据集来自freesound.org公开项目，从中手动提取。训练集共计1600个，测试集400个。导包 import os import random import numpy as np import pandas as pd import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as pl

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深度学习————海洋生物识别

yixuan03的博客

11-04

2164

如下图所示，对于一个（3，6，6）的输入特征图，卷积核大小为（3，3，3），输出大小为（1，4，4），当卷积核窗口滑过输入时，卷积核与窗口内的输入元素作乘加运算，并将结果保存到输出相应的位置。上图中卷积操作输出了一张特征图，即通道数为1的特征图，而一张特征图包含的特征数太少，在大多数计算机视觉任务中是不够的，所以需要构造多张特征图，而输入特征图的通道数又与卷积核通道数相等，一个卷积核只能产生一张特征图，因此需要构造多个卷积核。池化层的作用是对网络中的特征进行选择，降低特征数量，从而减少参数数量和计算开销。

机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用

sz590的专栏

02-22

7328

目前机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用大概有以下几方面：（1）监测海洋生物多样性(Monitoring marine biodiversity) Bermant P C等人将机器学习技术运用到对抹香鲸生物声学的研究，利用卷积网络来构造回声定位点击检测器，旨在对抹香鲸声学数据生成的频谱图进行分类。实验结果展示点击检测器在对...

【人工智能】Paddle框架实现海洋生物识别

weixin_63669071的博客

04-03

1156

通过继承 paddle.io.Dataset 类自定义数据集类 MyDataset ，对传⼊的数据列表进行随机打乱，使用 ToTensor 接口对数据进行转换，以匹配数据馈送格式，并对图像的三通道分别进⾏标准化。在中进行了图像的缩放、转换为 numpy 数组、转置和归一化等操作。''' 自定义的数据集类 ''''''* `label_list`: 标签与文件路径的映射列表* `transform`: 数据处理函数'''random.shuffle(label_list) # 打乱映射列表。

深度学习——day36 读论文：基于深度学习的海洋环境感知

想太多的学习日志

10-05

1182

在这项工作中，我们提出了一个基于深度学习的海洋应用环境感知的管道，证明了使用cnn来检测拥挤港口地区的物体的可能性。我们采用了点柱架构来预测二维而不是3D边界盒。使用相同的数据集，自适应的CNN在模拟中获得了更高的AP（65.4%）。我们还对有关德国罗斯托克港的真实数据集进行了评估。在这里，一艘载有16层激光雷达的USV进入了拥挤的港口，船上有几艘停车场船和一艘正在移动的橡皮艇作为动态参考目标。当USV接近港口时，带有MOT的2D尖柱发现了大多数的停车费用船。同时，静态环境映射继续完成被占用的空间，总体Io

基于深度学习框架的水声信号的扩充和分类识别

最新发布

11-29

基于Python深度学习技术的光纤传感水声信号识别方法，是一种将人工智能与光纤传感技术相结合的创新应用。该方法的核心在于采用最优聚类模型，这种模型能够有效地处理和分析数据，特别是在面对复杂且变化多端的水下...

基于深度学习的高精度海洋生物检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

sc1434404661的博客

06-04

1674

近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度海洋生物识别检测模型，再搭配上Pyside6库写出界面系统，完成目标检测识别页面的开发。

水声阵列信号处理 CBF/MVDR/MUSIC

04-28

常规波束形成，阵列信号处理， CBF/MVDR/MUSIC三种算法之间的对比分析主要内容是CBF和MUSIC算法对比分析，MVDR和MUSIC算法对比分析，其次是MUSIC在不同信噪比下的对比分析，仿真图片清晰明了。

11-19

03-19

08-19

matlab 对于.wav文件的打开以及水声数据如何进行采样取点分析以及噪声的时域信号处理以及FFT处理

基于深度学习的图像识别与分类系统开发

xinwr

11-17

1823

首先，通过模型剪枝和量化减少了模型的参数量和计算量，显著提升了推理速度。在深度学习框架的选择上，本研究采用了TensorFlow 2.5.0，其灵活的API设计和对GPU加速的优化，极大地提高了模型训练的速度和质量。同时，为了加速模型的收敛速度并提高训练稳定性，我们对提取出的特征进行了标准化处理，包括零均值化和方差归一化，使得数据分布更加均匀，有利于深度学习模型的学习和优化。测试结果显示，系统在保持高识别准确率的同时，满足了实时处理的需求，并展现了良好的可扩展性，为未来的应用部署提供了坚实的技术支持。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的海上船舶识别

qq_36130719的博客

11-15

397

随着经济的发展，我国主要贸易渐渐从陆地转移到海上，船舶作为海上贸易的交通工具，不仅影响着国家的经济发展也牵系着国家的安全。基于此，无数学者纷纷开始着手于船舶研究，主要原因分为以下几个方面：首先是资源利用方面。随着陆地资源不断地被人们开发利用，一些资源面临枯竭，人类开始把手伸向不见底的海洋。海洋是一个巨大的资源宝库，蕴藏着各种各样无法估量的自然资源。无论是从国家战略方面还是经济建设的角度来看，海洋已经成为各个国家的争夺重地而且呈愈演愈烈的趋势。

基于深度学习的水声被动目标识别研究综述

renhongxia1的博客

04-12

4493

被动声呐通过接收目标自身发出的辐射噪声信号进行目标探测。水声目标识别通过分析水声信号来判别目标个体，是水声工程领域的重点研究方向。深度学习作为近年来各领域的研究热点，其在水声目标识别领域中的应用引起了学者们的广泛关注。该文以水声目标识别的步骤框架为切入，介绍了典型深度网络模型；总结出了深度学习在水声目标识别领域中的两大内涵：围绕时频谱、梅尔倒谱系数等特征调研了近几年深度学习作为分类器的关键问题以及研究进展，围绕数据增强、数据降噪等信号处理手段调研了近几年深度学习作为信号处理工具的关键问题以及研究进展；

毕业设计选题- 基于深度学习的海洋生物目标检测系统 YOLO 人工智能

2301_79555157的博客

11-27

1465

毕业设计选题：基于深度学习的海洋生物目标检测，旨在设计和实现一种高效准确的算法来识别和检测海洋中的生物目标。通过采用深度学习技术，结合海洋生物图像数据集和目标检测模型，我们展示了如何训练一个能够在复杂水下环境中实现精准目标检测的算法。本研究的成果将有助于海洋生物学研究、环境监测和保护等领域的发展，为海洋生物目标检测提供了一种新的解决方案。

【code for papers】深度学习在海洋数据推断和亚网格参数化中的应用

早起CaiCai的学习空间

12-26

2274

海洋学观测受到采样率的限制，而海洋模型则受到有限分辨率和高粘度和扩散系数的限制。因此，来自观测的数据和海洋模型都缺乏小尺度和快速尺度的信息。需要一些方法来提取信息，推断或升级现有的海洋学数据集，以解释或表示未解决的物理过程。