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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明涉及一种用于神经网络建模的海洋测扫声呐图像数据扩充方法、电子设备、存储介质。其中方法包括：步骤S1、通过海洋测扫声呐设备收集海洋底质和或水下目标的声呐图像数据；步骤S2、对获取的声呐图像数据进行预处理；步骤S3、对声呐图像数据进行数据扩展处理以达到设定数据量，所述数据扩展处理配置为至少包括图像旋转、图像缩放中的一种或多种的组合；步骤S4、利用扩充后的图像数据对卷积神经网络模型进行训练；步骤S5、对训练好的卷积神经网络模型进行准确性检验。本发明可以有效地解决海洋测扫声呐图像数据量较小的问题，提高声呐图像识别的准确性和效率，降低数据获取的成本。

主权项：1.用于神经网络建模的海洋测扫声呐图像数据扩充方法，其特征在于，包括：步骤S1、通过海洋测扫声呐设备收集海洋底质和或水下目标的声呐图像数据；步骤S2、对获取的声呐图像数据进行预处理；步骤S3、对声呐图像数据进行数据扩展处理以达到设定数据量，所述数据扩展处理配置为至少包括图像旋转、图像缩放中的一种或多种的组合；步骤S4、利用扩充后的图像数据对卷积神经网络模型进行训练；步骤S5、对训练好的卷积神经网络模型进行准确性检验，根据卷积神经网络模型的准确性检验结果，调整对声呐图像数据的扩展量进而改变所述数据量的设定；所述步骤S5进一步包括：使用启发式函数Fn,A＝w1×logn+w2×A来评估当前数据量n和模型准确度A的关系，其中，n是当前的数据量；A是模型在验证集上的准确度；w1和w2是权重参数；设定初始数据量为n，模型准确度为A，计算Fn,A；尝试扩展至不同的数据量，并计算对应的Fn,A值；找出Fn,A值最高的数据量n′作为新的数据量，如果n′等于原数据量n，则算法终止；所述步骤S5进一步包括：所述扩展量配置为通过调整图像旋转的角度范围和或图像缩放的比例范围来实现调整；所述步骤S3中的所述图像旋转的实现方式进一步包括：假设原始图像中一个像素点的坐标为x,y，旋转角度为θ，则旋转后的坐标x',y'通过以下公式得到：x'＝x*cosθ-y*sinθy'＝x*sinθ+y*cosθ所述步骤S5中调整图像旋转的角度范围的实现方式进一步包括：基于模型在验证集上的准确度，动态调整Δθ，Δθ表示图像旋转的允许变化范围，调整公式为：Δθnew＝Δθold×1+α×Anew-Aold其中，α是可调参数，Anew和Aold分别是新旧模型准确度；所述步骤S3中的所述图像缩放的实现方式进一步包括：假设原始图像中一个像素点的坐标为x,y，缩放比例为s，则缩放后的坐标x',y'可以通过以下公式得到：x'＝s*xy'＝s*y所述步骤S5中调整图像缩放的比例范围的实现方式进一步包括：基于模型在验证集上的准确度，动态调整Δs，Δs表示图像缩放的允许变化范围，调整公式为：Δsnew＝Δsold×1+β×Anew-Aold其中，β是可调参数，Anew和Aold分别是新旧模型准确度。

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百度查询： 中国海洋大学 用于神经网络建模的海洋测扫声呐图像数据扩充方法、电子设备、存储介质