[发明专利]侧扫声呐海底线检测方法和装置

权利要求书

1.一种侧扫声呐海底线检测方法，其特征在于，包括：

将侧扫声呐接收的当前帧回波数据输入第一识别模型，得到所述当前帧回波数据中包含海底点的目标数据块，所述第一识别模型是基于不同帧样本回波数据中的样本数据块及样本数据块对应的第一标签进行训练得到，所述第一标签用于指示所对应的样本数据块是否包含海底点，单帧样本回波数据中的样本数据块是按照第一预设窗长，从所述单帧样本回波数据中截取的包含单个预设对象的数据块，所述预设对象包括海底点和非海底点；

将所述目标数据块输入第二识别模型，得到所述目标数据块中包含海底点的目标子数据块，所述第二识别模型是基于子样本数据块及所述子样本数据块对应的第二标签进行训练得到，所述子样本数据块为按照第二预设窗长从包含海底点的样本数据块中截取得到，所述第二标签用于指示所述子样本数据块是否包含海底点，所述第二预设窗长小于所述第一预设窗长；

基于所述目标子数据块以及所述侧扫声呐接收到的历史帧回波数据中的海底点，在当前声呐图像中标记海底线，所述当前声呐图像由所述侧扫声呐已接收的各帧回波数据拼接而成、且随着新接收的回波数据被不断更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标子数据块以及所述侧扫声呐接收到的历史帧回波数据中的海底点，在当前声呐图像中标记海底线，包括：

基于所述目标子数据块，确定所述当前帧回波数据中的海底点；

基于所述当前帧回波数据及所述历史帧回波数据各自中同一侧的海底点，在所述当前声呐图像中标记海底线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将侧扫声呐接收的当前帧回波数据输入第一识别模型之前，所述方法还包括：

针对单帧样本回波数据，基于所述单帧样本回波数据中各个预设对象附近的回波变化特征，分别对所述单帧样本回波数据中各个预设对象附近的回波数据进行截取，得到包含单个预设对象的样本数据块；

基于所述样本数据块包含的预设对象，确定所述样本数据块对应的第一标签；

基于各帧样本回波数据中的样本数据块及样本数据块对应的第一标签，训练所述第一识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述目标数据块输入第二识别模型之前，所述方法还包括：

针对单个第一样本数据块，基于所述第一样本数据块中的海底点，从所述第一样本数据块中分别截取包含海底点的子样本数据块和不包含海底点的子样本数据块，得到多个子样本数据块及各个子样本数据块对应的第二标签，所述第一样本数据块为包含海底点的样本数据块；

基于得到的各个子样本数据块及子样本数据块对应的第二标签，训练所述第二识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对所述单帧样本回波数据中各个预设对象附近的回波数据进行截取，包括：

按照第一预设窗长，分别对所述单帧样本回波数据中各个预设对象附近的回波数据进行截取；

所述从所述第一样本数据块中分别截取包含海底点的子样本数据块和不包含海底点的子样本数据块，包括：

按照第二预设窗长，从所述第一样本数据块中分别截取包含海底点的子样本数据块和不包含海底点的子样本数据块。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型和所述第二识别模型分别为一维神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型和所述第二识别模型具有相同的网络层，所述第一识别模型中各网络层的层数大于所述第二识别模型中相同网络层的层数。