一、Prediction of underwater target strength（论文文献综述）
刘杨[1]（2021）在《基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现》文中提出目前,我国渔业综合生产能力已处于世界领先地位,但水产养殖的自动化和集成化水平不高。科学的饵料投喂策略作为智能化水产养殖的重要环节,对于促进传统人工投喂模式向科学化智能化投喂模式转变具有决定性作用。在水产养殖中,实时检测和监测饲料颗粒消耗量是制定科学饲养策略的重要依据,可以有效减少饲料浪费和水污染,实现经济效益和生态效益的双赢。然而,水下图像质量低,目标小等状况给残饵检测带来了很大的挑战。基于计算机视觉的传统机器学习方法需要手动选择检测目标的特征,例如形状和周长,最终精度受所选择特征的影响很大,而且人为选择的特征也不能更好地提取隐藏在图像中的高维信息,造成检测准确率低,鲁棒性差等问题,不能满足实际需求。然而随着深度学习技术的发展,深度学习因为其能从海量信息中自动提取高维特征的优势,实现了远超传统机器学习的精确度。所以本文将深度学习应用于水下残饵检测任务,有效提升了水下残饵检测精度并进行了系统实现,主要工作包括:（1）在卷积神经网络的基础上对比各种目标检测算法的检测原理和性能,选择适合改进并应用于水下残饵目标检测任务的算法。根据水下残饵图片制作水下残饵数据集。（2）提出了一种基于改进YOLO-V4网络的水产养殖残饵检测模型。通过修改特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）的连接方式,将原来的YOLO-V4网络中负责大尺度的特征输出层替换为更加细粒度的YOLO特征输出层;采用DenseNet方法对CSPDarknets中的残差连接方式修改,进一步加强特征复用,提高网络性能;最后对模型进行去冗余操作,在保证检测精度的前提下,降低YOLO-V4网络的复杂度。在实际养殖现场中的实验结果表明,所提出的改进YOLO-V4网络检测精度明显优于YOLO-V4网络模型检测精度,平均精度从65.40%提升到92.61%（IOU=0.5）,提升27.21%。此外,模型运算量减少了大约30%。改进后的YOLO-V4网络可以有效地检测出水下的鱼饵目标,并可运用于水产养殖的实际环境中。（3）开发了水下残饵检测及模型训练系统,并集成基于改进YOLO-V4的水下残饵目标检测算法,为非专业人员提供可视化和可交互化的深度学习模型训练方法和检测方法。
张凯[2]（2021）在《环境因素对深海环境噪声特性的影响研究》文中研究指明海洋环境噪声作为各种海洋声学科技应用的背景场,对其特性的研究观测在国防军事及海洋资源开发等方面有重要意义。大量实验表明,深海中的环境噪声水平在临界深度以下存在不同程度的衰减。基于此,利用布放于临界深度以下的垂直线阵（VLA）进行水下潜器探测的应用场景引起了广泛兴趣。VLA的性能依赖于背景环境噪声的特性如噪声强度、噪声空间相关性及空间指向性等,而噪声的各样特性则受到海洋环境因素的影响。随着环境噪声的一般特性更多为人所了解,我们可以通过调整多项未知的环境参数对个别海洋噪声观测数据进行仿真拟合,然而存在于不同实验观测数据之间的差异的形成原因尚不确知。海洋噪声测量数据本质上与周边环境条件存在固有的密切关联,因而在文中我们对低频下深海环境中的海洋表面生成噪声的深度依赖特性展开了一项系统性的仿真研究,分析了多种不同的环境条件对噪声水平的深度依赖特性造成的影响,包括本地/远距离表面风和航船引起的噪声、噪声源深度、声速剖面变动、海底地形影响包括海底山遮挡及近岸浅水区域的海底交互作用等。分析仿真结果得出,临界深度以下的噪声衰减速率主要取决于本地风成噪声强度与远距离航船噪声强度的相对强弱（衰减速率较小对应着相对较强的本地风）;而临界深度以上的水体中噪声的深度依赖特性主要受海底地形的影响。对于后者,随着深度由上层水体增加至临界深度附近,噪声强度的变化趋势可被海底山的遮挡作用改变（水平海底条件下噪声随深度增加而逐渐增强）,因海底山到VLA的距离以及海底山高度的不同而可能出现噪声强度随深度增加而逐渐减小、增加或几乎持平等多种结果。来自浅水区域的远距离航船噪声强度在浅水区海底深度以上的水层中几乎保持不变,在该深度以下则迅速衰减。其余环境条件未改变噪声随深度的总体变化趋势。以上仿真结果被用于拟合已有的各项实验数据并对后者做出解释,结论的进一步验证则需更多关键性试验的开展。利用拟合数据后所得的环境条件,论文进一步仿真/预测了每项实验中环境噪声的垂直相关性和垂直指向性,并利用模分析方法从简正模角度对预测结果做出了进一步解释。论文所做研究对于获取给定地点的噪声相关性、噪声增益等特性,进而指导阵列的部署设计,提升VLA在水下目标探测应用中的性能具有重要意义。
彭志[3]（2020）在《水下目标声散射频域/时域特性仿真及应用研究》文中研究表明潜艇作为最具威胁的水下隐蔽作战平台,隐身性一直是其最重要的性能之一。随着潜艇的噪声级不断降低,声目标强度成为了衡量潜艇隐身性能最重要的指标。目前,研究水下结构声目标强度的方法从大类上分可以分为频域和时域两种。本文首先基于有限元法和板块元法对水下目标声散射频域特性开展了仿真分析,之后基于有限元法对其时域特性开展了仿真分析,最后基于这些计算方法开展了几种声散射典型工程问题的计算分析。具体工作如下:用商业有限元软件COMSOL的二维轴对称和二维两种空间维度分别建模计算了水下弹性球壳和无限长圆柱的声目标强度,并与理论结果进行对比,验证了有限元方法和这两种简化处理方法的有效性。然后使用板块元方法计算了刚性球和Benchmark潜艇的声目标强度,分别与理论解和BASIS方法进行对比,验证了板块元方法计算刚性物体目标强度的有效性。然后对于刚性围壳、充水钢制围壳和真空钢制围壳,分别使用有限元法和板块元法计算了它们正横方向入射情况下的目标强度,比较两种方法的计算结果后对板块元方法在计算弹性物体目标强度时的适用性进行了评估。用COMSOL软件的压力声学,瞬态模块计算了截断正弦波入射情况下铝球壳的回波时域波形,与文献中结果进行比较,验证了时域有限元方法的准确性。对于铝球的近场回声强度,分别采用平面高斯波和点声源作为入射波计算得到了铝球的时域回波,把入射波和回波进行FFT后得到频域声压,将入射波和回波的频域声压带入公式计算得到的回声强度与频域有限元法计算得到的回声强度对比,得到相关结论。对于铝球的远场声目标强度,使用平面高斯波作为入射波,运用软件自带研究直接得到远场频域散射声压,与已有的入射波频域声压一起带入公式后计算后得到远场声目标强度,与理论解进行对比,得到对比结论。使用COMSOL软件计算了水下带轴向板无限长圆柱壳在入射角角度变化时,声目标强度随轴向板位置变化的曲线,分析后得到一定规律。对板块元方法的公式进行研究,总结出了潜艇子结构声目标强度和全艇声目标强度的关系,为研究某个或者某些潜艇子结构对整艇声目标强度的影响提供了方法选择。使用时域有限元方法计算了水下带自由液面和障碍物情况下测点记录的声波,为实验中选择水听器位置、目标位置、声源位置提供了参考。
杨文静[4]（2021）在《基于嵌入式的水下鱼类识别技术研究》文中指出随着近年来人们对水产养殖的关注度增多,鱼类检测与识别对水产养殖业的环境监控、渔业发展等起到关键性作用。目前,水下目标识别技术已成为探索水产养殖业的重要部分,而对水产养殖浑浊水域鱼类的精确识别是渔民经济收益的保障。并随着行动摄像机和无人水下设备等水下记录设备的可及性提高,使得能够高效、安全地拍摄,而不存在通常人工数据收集时带来的后勤困难。然而,水下设备收集了大量需要手动处理的图像数据,对目标识别带来一些影响。使用深度学习来自动化图像处理有很大的好处,但在水产养殖领域很少被采用。近年来,随着深度学习技术在各个领域应用的成功,越来越多的深度学习技术开始部署到硬件嵌入式平台中,同时嵌入式系统在实现实时检测和信息采集方面也有很大的突破。目前低成本、高功效的K210开发板已被应用于实时目标检测和识别方向,通过K210内置的KPU卷积神经网络加速器和摄像头的实时采集,将摄像头的实时采集数据作为KPU的输入,实时显示目标的类别和置信度。本文通过研究常用的深度神经网络方法,并结合水下增强算法对图像进行优化,从而实现对浑浊水域的图像增强。利用目标检测模型和水下增强算法的结合提取特征替代传统图像增强算法,相比基于传统图像增强的水下目标识别方法有更高的精度。并将其移植到K210硬件平台上实现目标检测和识别。本文主要研究工作如下:1)水下图像的增强技术。为解决水下图像质量差对目标识别的不利影响,从提高目标识别率的角度提出了一种改进的MSRCR（multi-scale Retinex with color restoration）图像增强算法和FUn IE-GAN方法结合。该方法不但大幅地提高了水下图像的观感,而且使水下图像的色彩分布更加均衡,有益于提高目标检测模型对水下鱼类的识别率。此外,还将该方法和暗通道先验、MSRCR、限制对比度直方图均衡、FUn IE-GAN算法等图像增强方法对比,从主观的视觉观感到传统的评价指标（信息熵、清晰度、对比度）和提高YOLOv4模型的识别率方面,验证了所提图像增强算法的有效性和先进性。2)目标识别模型研究。首先,针对水下图像中存在小目标模糊问题,在经过图像增强后的数据集上进行多目标、多类别水下鱼目标检测,YOLOv4取得了98.20%的准确率、95.34%的召回率和95.09%的m AP（meanaverage precision）值。然后,再与YOLOv3（You onlylook once）、Faster R-CNN的目标检测方法对比,进一步验证了本文图像增强方法的有效性。通过对比图像增强前后的水下鱼目标识别结果,可以验证所提方法的有效性和优越性。同时,也说明了在小样本水下场景下,合适的图像增强算法可以提升目标检测的性能,且这种提升和客观图像质量评估的结果成正比。3)基于K210的检测识别。首先,针对K210开发板只满足图像分辨率大小224×224的问题,缩放水下图像的分辨率,并根据本文提出的图像增强方法进行图像增强。其次,选择轻量级网络模型进行训练,并进行模型转换。最后K210开发板内置的KPU卷积神经网络加速器,解决处理速度慢的问题,并可以实现实时检测。本文对质量不好的水下图像进行图像增强,提出一种改进的MSRCR和条件生成对抗网络相结合的图像增强方法,从主观和客观评价本文方法的优越性,使用目标检测模型在数据集上进行训练,最后在K210开发板上实现目标检测。本文的研究成果为水下机器人的光学视觉系统提供了重要参考。
张悦[5]（2021）在《面向海产品的水下图像处理及目标检测研究》文中指出近年来,随着人们对海鲜食品的需求增加,海产养殖业取得了蓬勃的发展。为降低人工劳动强度,提高海洋牧场的智能化发展,急需开展海产品的自动化捕捞技术研究。目标检测是水下机器人实现自动化检测和抓取作业的基础,对海洋牧场的智能化发展具有可观的前景。而复杂的水下环境导致水下图像存在色偏、雾化及细节丢失等问题,影响目标检测的精度。因此,本文以海产品的目标检测为研究背景,从图像去噪、图像增强、目标检测及视觉检测系统设计四个方面展开研究。（1）针对水下光学图像在采集和传输过程中易引入大量的背景噪声,本文提出基于BF-EPLL的水下图像去噪方法。该方法首先采取双边滤波算法对降质图像执行平滑处理,消除冗余的背景噪声;其次基于图像块的似然概率对数期望EPLL理论,采用高斯混合模型学习图像块的先验知识;最后将模型学习到的最为匹配的先验信息应用在BF处理后的输出图像上,去除传输过程中引入的高斯噪声。经仿真实验验证,提出的去噪算法能够有效克服传统去噪方法存在边缘信息损失的缺陷,在水下图像去噪领域具有较强的工程适用性。（2）针对水介质对光的吸收和散射效应致使水下图像存在色偏、雾化和细节丢失等问题,本文提出基于图像融合的水下图像增强方法。该方法首先设计不同版本的输入图像,分别对原图像执行白平衡算法和改进的暗通道先验算法,旨在去除图像的色偏并增强其对比度;然后,设计两个版本输入图像的多个特征权重图,并计算其归一化权重图;最后,采用多尺度融合技术对输入图及其归一化权重图进行特征融合以获得输出图。经仿真实验测试,本文所提出的算法能够克服传统融合算法存在增强过度或不足的缺陷,可突出目标物的显着特征,具备更高的鲁棒性。（3）针对原YOLOv3检测模型对复杂背景中的海产品检测存在误检和漏检的问题,本文提出基于改进YOLOv3模型的水下目标检测算法。首先,针对待检测目标的尺度多样性和实时性需求,采用YOLOv3模型来实现目标物的多尺度预测;其次,针对原模型存在目标漏检的问题,将空间金字塔网络融入原模型的主干网络中,改善网络结构的细粒度,提高检测精度;再次,针对原算法存在误检率高的问题,对边界框回归损失函数进行改进,旨在降低边界框预测的错误率;最后,对优化后的检测网络执行模型训练和测试。结果表明,本文改进的YOLOv3检测模型能在复杂背景下精准地识别出远近景处不同尺度的目标,具备更高的泛化性和鲁棒性。（4）针对海产品捕捞作业自动化程度低的问题,本文基于机器视觉,设计一种水下机器人视觉检测系统。主要完成了硬件系统各部件的选型和软件系统的功能及检测流程设计,为后续机器人自动化捕捞作业提供必要的软硬件支撑。
韩学艳[6]（2021）在《水下目标参数估计关键技术研究》文中进行了进一步梳理现代海洋防御系统可综合利用监视、探测和反潜等手段对水下目标进行及时发现、识别、估计和跟踪,对我国维护海洋安全和提高海洋防御能力起到至关重要的作用。水下目标参数估计技术作为现代海洋防卫系统中不可或缺的一部分,已经成为海洋科技领域的研究热点与难点之一。水下目标方位估计和目标跟踪作为水下目标参数估计领域的两个基本问题,目标方位估计可为目标跟踪提供准确的量测信息,因此目标方位估计是实现高精度目标跟踪的前提条件。本文首先研究了目标方位估计技术,然后在此基础上研究了目标跟踪技术。总的来说,本文的主要研究工作和贡献如下:（1）针对由网格失配导致的离网误差问题,提出一种基于矢量传感器阵的窄带信号离网方位估计方法。首先利用目标在空间中的稀疏性,通过基于联合稀疏重构的粗方位估计来确定目标真实方位所在的网格点。然后利用泰勒级数一阶展开来对目标真实方位的方向矢量进行精确逼近,实现对离网误差的精确估计。算法可以有效消除离网误差,提高目标方位估计精度。（2）针对水下多径环境对方位估计造成的影响,提出一种基于空间时频分布的水下多径信号被动频率和方位估计方法。该方法将传统的阵列信号处理技术与时频分布相结合以获得信号的空间时频分布矩阵,采用多脊线检测算法将具有不同时频分布特性的多径信号的不同路径进行分离,逐个处理,实现了在被动场景和欠定条件下对空间密集型多径信号（不同路径的方位重叠或接近）频率和方位的准确估计。（3）针对稀疏欠采样条件下的宽带信号方位估计问题,提出一种基于空时联合稀疏采样的宽带目标方位估计方法。该方法在时域采用多陪集采样系统进行稀疏采样,并利用采集的少量信息估计信号的频谱。在空间域上采用扩展互质阵列进行空间稀疏采样,通过求解基于联合稀疏重构的优化问题,在时域和空域均欠采样条件下实现宽带信号方位的准确估计。（4）针对跟踪系统能源受限的问题,提出一种基于纯方位的水下目标跟踪方法。该方法在每一时刻根据节点的信息效用、剩余能量以及消耗能量采用自适应节点选择方法动态选择新的簇头和簇成员,然后组成一个新的跟踪簇来参与目标的被动跟踪过程。通过引入分布式融合估计过程,采用线性最小方差融合准则来求得最优融合状态估计。算法在跟踪误差收敛的条件下能有效降低系统能耗。
陈燕平[7]（2021）在《基于容积卡尔曼滤波的目标跟踪研究》文中研究表明无线传感器网络具有无线感知以及无线通信的作用,是重要的三维网络研究技术之一。传感器网络由多个具有自组织能力的节点组成,是当前网络研究中的一个热门领域,应用于多个领域方面,例如军事预防,地震监测,环境监测以及海底勘探等。目标跟踪技术是研究三维空间发展的重要部分,利用多个传感器节点的数据信息估计出目标当前时刻的状态。在目标跟踪系统中,利用滤波技术估计目标运动状态,根据滤波算法来消除相关的不确定性,实现系统跟踪目标。因此本文主要研究基于容积卡尔曼滤波的目标跟踪,通过改进算法提升跟踪效率。本文研究了基于无线传感器网络的目标跟踪问题。首先介绍了无线传感器网络的基本结构,跟踪系统及常见的运动模型,包括匀速模型、匀加速模型和匀速转弯模型。目标跟踪的核心是滤波算法,详细介绍了几种常见的滤波算法,包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波算法。通过比较这几种滤波算法,容积卡尔曼滤波更适用于实际目标跟踪应用。对于实际应用工程而言,大多数为非线性系统,非线性滤波是目标跟踪中的一个热门问题。由于传统扩展卡尔曼滤波算法中的非线性系统线性化存在一定的缺陷。因此,提出了一种改进的容积卡尔曼滤波算法（ICKF）,用于目标跟踪研究。由于目标运动存在不确定性,根据强跟踪原理,将自适应遗忘因子引入容积卡尔曼滤波算法中,修正误差协方差矩阵以减少不确定性的影响。然后针对目标运动多变问题,引入交互式多模型技术来解决目标运动单一的问题。与其他非线性滤波算法相比,综合考虑改进容积卡尔曼滤波算法与交互式多模型算法的IMMMICKF算法可以有效地处理非线性目标跟踪问题,并获得更好的估计精度。最后,海洋环境是一个典型的三维网络,由于水下环境的特殊性与未知性,网络中的传感器所携带的电池能量有限且无法更换。因此针对网络中节点能量有限问题,提出了基于能量有效的跟踪算法,考虑节点传输数据的贡献性与剩余能量信息,均衡网络节点能量,采用非线性容积卡尔曼滤波算法实现目标跟踪,提升系统整体的跟踪性能。
刘章强[8]（2021）在《基于水下图像增强的目标检测识别方法研究》文中认为海洋中含有丰富的资源,对地球生命的延续有着决定性的作用。可见光在水下传播过程中,由于颗粒的散射和水的吸收作用,得到的水下图像很难满足人的视觉感知。光的散射容易导致水下图像变的模糊和细节模糊,光的吸收容易导致水下图像的颜色失真、图像对比度和图像亮度降低。由于水下光的吸收和散射使得水下目标的检测识别面临巨大的挑战。近年来,水下目标检测识别已经被广泛应用于海洋渔业、海洋军事、海洋保护、水下考古等领域。在海洋渔业领域,可以对鱼群进行实时监控跟踪,对海产品进行检测和自动抓取;在海洋军事领域,对水下可疑目标进行监视和跟踪;在水下环境保护领域,可以对海底垃圾进行抓取,保护环境;在水下考古领域,可以帮助考古学家探索海底沉船和水下遗迹。由于水下光学图像应用的智能化、高效化,所以越来越多研究学者投入到水下光学图像的研究工作当中。本文的主要研究内容归纳如下:（1）详细归纳了水下图像增强复原方法。首先,介绍了水下光学图像的物理成像模型。然后,具体介绍了以基于非物理模型和物理模型的水下光学图像增强复原算法。最后,本文评价了水下光学图像增强与复原算法的优缺点。（2）本文提出了基于融合的水下图像增强算法。为了避免噪声对实验结果的影响,使用高斯滤波对采集到的水下光学图像进行处理,去除图像噪声。然后,分别对此图像做色彩校正处理（UCM）和对比度增强处理（CLAHE）,再对这两幅图像做加权融合处理。最后,将本文的方法与其它方法进行实验对比,从主客观两方面对实验结果进行分析评估,发现经本文算法处理后的图像在图像色度、图像对比度和饱和度等方面达到平衡,使处理后的图像较为符合人的视觉感知。（3）本文提出了基于图像增强的目标检测识别算法。首先,本文详细介绍卷积神经网络的基本网络结构。然后,对YOLOv3目标检测网络进行了详细分析,在此基础之上,提出了基于图像增强的目标检测识别方法,并且介绍了数据集、水下图像预处理方法和水下图像目标检测方法评价指标。最后,通过实验对比,与YOLOv3-DPFIN、YOLOv3和YOLOv3-Tiny算法相比,本文基于增强的目标检测识别算法更优异。
杨振诚[9]（2020）在《基于优化算法的水下无线传感器网络预测定位算法研究》文中研究表明随着海洋资源开发利用的需求日益增加,水下无线传感器网络（Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs）受到学术界和工业界的广泛关注,主要应用有水下环境观测、沿海监测、灾害预测、海底勘探、科学勘探、商业开发以及军事或恐怖事件检测。在UWSNs应用中需要采集检测区域中水质、障碍等信息,因此需要传感器节点的精确的位置信息,这也是水下节点定位算法的性能指标之一。但是,与陆地无线传感器网络节点不同,水下节点受到洋流的影响,使得整个网络呈现动态性。幸运地,近海海域水下环境下物体的速度呈现半周期性,这意味水下物体移动具有可预测性。因此,提出可扩展的移动预测定位算法（Scalable Localization with Mobility Prediction,SLMP）,然而SLMP算法定位精度不够,时间复杂度过高,所以提高预测定位算法的定位精度至关重要。本文针对上述问题做了以下工作:（1）首先介绍UWSNs相关的基本概念和基本理论。然后,归纳总结节点定位技术相关理论。最后,阐述水下节点定位算法优缺点和研究方向。（2）为了解决水下移动预测定位算法中定位精度较低和复杂度较高的问题,因此,提出一种基于改进的回溯搜索优化算法的水下移动预测定位算法（Underwater Mobile Prediction Localization Algorithm Based on Modified Backtracking Search Optimization Algorithm,MP-MBSA）。该算法采用MBSA算法提高锚节点的定位精度。在未知节点定位阶段使用协作机制和水下物体群动性预测出未知节点的位置信息。实验结果表明,相比于一些经典的移动预测定位算法,MP-MBSA算法提高了网络的定位精度,同时降低了算法的运行时间。（3）为了进一步的提高网络的定位精度,提出一种基于局部拓扑结构和知识学习的回溯搜索优化算法的水下移动预测定位算法（Underwater Mobile Predictive Localization Algorithm Based on Local Topology Structure and Knowledge Learning Backtracking Search Optimization Algorithm,MP-KLBSA-LoT）。首先,提出了一种改进的BSA算法,即KLBSA-LoT算法。然后,采用KLBSA-LoT算法提高锚节点的定位精度。在未知节点定位阶段使用协作机制和水下物体群动性预测出未知节点的位置信息。实验结果表明,相比于一些经典的移动预测定位算法,MP-KLBSA-LoT算法显着的提高了网络的定位精度,但是,算法的运行时间较高。
李道亮,刘畅[10]（2020）在《人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望》文中研究指明中国水产养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产结构不断调整升级,生产水平不断提高。但较低的劳动生产率、生产效率和资源利用率,低质量的水产品以及缺乏安全保障等问题都严重制约中国水产养殖业的快速发展。利用现代信息技术,研究智能设备来实现精确、自动化和智能化的水产养殖,提高渔业生产力和资源利用率是解决上述矛盾的主要途径。水产养殖中的人工智能是研究利用计算机实现水产养殖的过程,也就是利用机器和计算机监视水下生物的生长,进行问题判断、讨论和分析,提出养殖相关决策,完成自动化养殖。为深入了解人工智能技术在水产养殖中的研究发展现状,本文从水产养殖的生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、水产养殖环境感知与调控,以及水产养殖水下机器人5个具体方面入手,结合生产中面临的实际问题,分析了人工智能在水产养殖中的研究应用现状和技术特点;阐述了人工智能应用的主要技术手段和原理,总结了近年来人工智能技术在水产养殖中的最新应用研究进展,分析了当前人工智能技术在水产养殖发展中面临的主要问题和挑战,并提出了推动水产养殖转型的主要建议,以期为加速推进中国渔业数字化、精准化和智慧化提供参考。
二、Prediction of underwater target strength（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Prediction of underwater target strength（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 |
| 第2章 CNN及目标检测算法 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 卷积神经网络的特点 |
| 2.1.2 卷积神经网络的组成结构 |
| 2.1.3 常见的卷积神经网络结构 |
| 2.2 深度学习目标检测算法 |
| 2.2.1 两阶段目标检测算法 |
| 2.2.2 一阶段目标检测算法 |
| 2.3 模型评价指标 |
| 2.4 改进网络算法原理 |
| 2.4.1 YOLO-V4 |
| 2.4.2 PANet |
| 2.4.3 DenseNet |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进YOLO-V4的水下残饵检测算法 |
| 3.1 水下残饵数据集制作 |
| 3.1.1 数据获取与图像特点 |
| 3.1.2 图像和数据增强 |
| 3.1.3 图像标注与数据集制作 |
| 3.2 基于改进的YOLO-V4水下残饵检测网络 |
| 3.2.1 特征输出层改进 |
| 3.2.2 残差模块改进 |
| 3.2.3 去冗余改进 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 训练结果分析 |
| 3.3.2 改进算法性能评价 |
| 3.3.3 算法整体性能比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 水下残饵检测及模型训练系统设计 |
| 4.1 系统简介 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 系统流程设计 |
| 4.2.2 核心算法 |
| 4.2.3 GUI设计 |
| 4.3 系统需求分析 |
| 4.3.1 软硬件环境 |
| 4.3.2 检测界面使用 |
| 4.3.3 训练界面使用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 研究生期间发表论文及参加项目情况 |
| 致谢 |
（2）环境因素对深海环境噪声特性的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海洋环境噪声数据获取与分析 |
| 1.2.2 海洋环境噪声空间指向性与空间相关性的实验研究 |
| 1.2.3 海洋环境噪声的环境因素影响研究 |
| 1.3 问题的提出与研究内容 |
| 1.3.1 各种环境因素对噪声强度的深度分布的影响 |
| 1.3.2 实验数据的拟合与环境模型的初步建立 |
| 1.3.3 噪声空间相关性及垂直指向性的预测 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 1.4 本章小结及后续章节安排 |
| 2 海洋中的声传播及环境、噪声影响 |
| 2.1 声波传播方程及其求解 |
| 2.1.1 声波动方程 |
| 2.1.2 声场的简正模求解方法简介 |
| 2.2 基于声传播建模的信号处理及其环境影响 |
| 2.2.1 运用凸优化的稳健的MVDR MFP算法 |
| 2.2.2 仿真结果与性能分析 |
| 2.3 噪声特性对信号处理的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 海洋环境噪声理论模型 |
| 3.1 风成噪声 |
| 3.2 航船噪声 |
| 3.3 基于KI模型的深海环境噪声强度及相关性计算方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 环境噪声强度的深度分布特性:仿真研究 |
| 4.1 仿真设置 |
| 4.2 噪声源的分布范围(R_(max))和声源深度的影响 |
| 4.3 声速剖面变化的影响 |
| 4.4 海底山的影响 |
| 4.4.1 因素1:海底山与VLA之间的距离 |
| 4.4.2 因素2:海底山的高度 |
| 4.5 近海岸及大陆架区域的航船噪声影响 |
| 4.6 大陆架与海底山同时存在情形中的航船噪声影响 |
| 4.7 环境噪声仿真结果总结 |
| 4.8 仿真数据对相应实验数据的拟合 |
| 4.8.1 水平海底条件下仿真数据对CHURCH OPAL实验数据的拟合 |
| 4.8.2 地形起伏条件下仿真数据对CHURCH OPAL、FLIP1973和SPICEX实验数据的拟合 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 环境噪声的空间相关性和空间指向性 |
| 5.1 噪声空间相关性及指向性的仿真预测 |
| 5.2 利用模分析方法解释噪声相关性 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.1.1 创新点 |
| 6.1.2 总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）水下目标声散射频域/时域特性仿真及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 声散射频域仿真分析 |
| 2.1 声散射问题的有限元方法 |
| 2.2 频域有限元法算例校验 |
| 2.3 声散射问题的板块元方法 |
| 2.4 板块元方法算例校验 |
| 2.5 频域有限元法与板块元方法对比分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 声散射时域仿真分析 |
| 3.1 时域声波方程及频谱分析 |
| 3.2 时域有限元法算例校验 |
| 3.3 通过时域有限元法计算目标声目标强度方法研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 声散射频域时域计算方法应用 |
| 4.1 水下带轴向板无限长圆柱壳声散射 |
| 4.2 Benchmark潜艇子结构目标强度合成方法研究 |
| 4.3 典型结构声散射特征及实验测量布置分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文研究内容总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于嵌入式的水下鱼类识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水下图像增强技术研究现状 |
| 1.2.2 生成对抗网络的研究现状 |
| 1.2.3 水下目标识别研究现状 |
| 1.2.4 水下鱼类目标识别的研究现状 |
| 1.2.5 基于嵌入式目标检测的研究现状 |
| 1.3 本文的工作内容及章节安排 |
| 第2章 相关理论研究 |
| 2.1 水下环境与水下图像的特点 |
| 2.2 水下图像增强基础理论 |
| 2.2.1 带颜色恢复的多尺度视网膜增强算法 |
| 2.2.2 暗通道先验算法 |
| 2.2.3 UDCP算法 |
| 2.2.4 限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) |
| 2.2.5 Generalized Unsharp Masking(GUM) |
| 2.2.6 多尺度融合 |
| 2.2.7 FUnIE-GAN |
| 2.3 目标检测算法研究 |
| 2.3.1 单阶段策略目标检测模型 |
| 2.3.2 双阶段策略目标检测模型 |
| 2.4 PYAI-K210 理论研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于图像增强的水下视频鱼类识别方法 |
| 3.1 水下视频的来源 |
| 3.2 基于图像增强的目标识别算法框架 |
| 3.2.1 改进的带颜色恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR) |
| 3.2.2 FUnIE-GAN |
| 3.3 水下图像质量评价指标 |
| 3.3.1 信息熵 |
| 3.3.2 平均梯度 |
| 3.3.3 水下图像质量评估指标 |
| 3.4 目标检测模型的评估指标 |
| 3.4.1 召回率 |
| 3.4.2 精准率 |
| 3.4.3 mAP |
| 3.4.4 训练时间 |
| 3.4.5 检测速度 |
| 3.5 实验平台搭建与目标模型训练 |
| 3.5.1 实验平台搭建 |
| 3.5.2 YOLOv4 目标模型训练 |
| 3.6 实验结果分析 |
| 3.6.1 水下图像增强方法结果分析 |
| 3.6.2 目标检测结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于PYAI-K210 平台的水下鱼目标识别 |
| 4.1 基于PYAI-K210 平台的水下目标识别设计方案 |
| 4.2 软件实现 |
| 4.2.1 图像处理部分 |
| 4.2.2 目标检测部分 |
| 4.3 PYAI-K210 的硬件实现 |
| 4.3.1 pyAI-K210 开发板工作原理 |
| 4.3.2 硬件验证平台的搭建 |
| 4.3.3 实验的配置说明 |
| 4.3.4 软件开发流程 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）面向海产品的水下图像处理及目标检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的提出及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水下图像去噪的研究现状 |
| 1.2.2 水下图像增强的研究现状 |
| 1.2.3 水下目标检测的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第2章 基于BF-EPLL的水下图像去噪方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水下光学成像理论 |
| 2.2.1 水下光的传输特性 |
| 2.2.2 水下光的吸收特性 |
| 2.2.3 水下光的散射特性 |
| 2.3 水下成像模型及噪声特点 |
| 2.3.1 简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型 |
| 2.3.2 水下图像特征及噪声分析 |
| 2.4 基于BF-EPLL的水下图像去噪方法 |
| 2.4.1 所提算法的总体框架 |
| 2.4.2 双边滤波原理 |
| 2.4.3 EPLL去噪模型 |
| 2.4.4 图像块的统计建模 |
| 2.4.5 EPLL去噪模型的优化 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.5.1 定性评估 |
| 2.5.2 定量评估 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于图像融合的水下图像增强方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 所提算法的总体框架 |
| 3.3 输入图设计 |
| 3.3.1 基于色彩校正的输入图设计 |
| 3.3.2 基于对比度增强的输入图设计 |
| 3.4 权重图设计 |
| 3.4.1 全局对比度权重图 |
| 3.4.2 局部对比度权重图 |
| 3.4.3 显着权重图 |
| 3.4.4 暴光权重图 |
| 3.5 多尺度融合技术 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 定性评估 |
| 3.6.2 定量评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于改进YOLOv3模型的水下目标检测研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 YOLOv3算法原理 |
| 4.2.1 特征提取模块 |
| 4.2.2 特征融合模块 |
| 4.2.3 输出预测端 |
| 4.2.4 检测难点 |
| 4.3 改进的YOLOv3算法研究 |
| 4.3.1 网络结构的改进 |
| 4.3.2 损失函数的改进 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 实验评价指标 |
| 4.4.3 实验设备及环境配置 |
| 4.4.4 实验过程及参数设置 |
| 4.4.5 测试结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 水下机器人视觉检测系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 总体设计方案 |
| 5.3 硬件设计及选型 |
| 5.3.1 摄像头 |
| 5.3.2 DSP图像处理器 |
| 5.4 软件系统设计 |
| 5.4.1 系统功能设计 |
| 5.4.2 检测模式设计 |
| 5.4.3 检测流程设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与项目和研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）水下目标参数估计关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 目标方位估计研究现状 |
| 1.2.2 基于水下传感器网络的水下目标跟踪研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.3.1 论文的组织结构 |
| 1.3.2 论文的具体研究内容 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 窄带信号和宽带信号的定义 |
| 2.2 阵列信号接收模型 |
| 2.2.1 窄带信号阵列接收模型 |
| 2.2.2 宽带信号阵列接收模型 |
| 2.3 时频分析方法 |
| 2.4 无迹卡尔曼滤波算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于联合稀疏重构的窄带目标方位估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于声矢量阵列的信号接收模型 |
| 3.3 基于联合稀疏重构的粗方位估计 |
| 3.3.1 稀疏重构模型的建立 |
| 3.3.2 基于正则化M-FOCUSS的联合稀疏重构算法 |
| 3.3.3 基于奇异值分解的降维过程 |
| 3.4 基于导向矢量近似的精方位估计 |
| 3.5 算法性能评估与分析 |
| 3.5.1 仿真参数设置 |
| 3.5.2 方位估计算法的性能验证与分析 |
| 3.5.3 不同方位估计算法的性能比较与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于空间时频分布的多径目标频率和方位估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 多径信号模型 |
| 4.2.2 空间时频分布矩阵 |
| 4.3 基于多脊线检测的水下目标被动频率和方位估计 |
| 4.3.1 信源时频点的选择 |
| 4.3.2 自源时频点的选择 |
| 4.3.3 多径数目的估计算法 |
| 4.3.4 多脊线检测算法 |
| 4.3.5 基于TF-SPWVD-MUSIC的方位估计算法 |
| 4.4 基于最大最小距离的信源关联算法 |
| 4.5 算法性能评估与分析 |
| 4.5.1 仿真环境与参数设置 |
| 4.5.2 多脊线检测算法的性能验证与分析 |
| 4.5.3 方位估计的性能验证与分析 |
| 4.5.4 信源关联性能验证与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于空时联合稀疏采样的宽带目标方位估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 基于空时稀疏采样的宽带信号接收模型 |
| 5.3 基于虚拟阵列的宽带信号方位估计 |
| 5.3.1 宽带信号的频谱估计 |
| 5.3.2 空间差分虚拟阵列的构建 |
| 5.3.3 降维过程 |
| 5.3.4 基于联合稀疏重构的方位估计 |
| 5.4 算法性能评估与分析 |
| 5.4.1 仿真参数设置 |
| 5.4.2 方位估计算法的性能验证与分析 |
| 5.4.3 不同方位估计算法的性能比较与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于纯方位的水下目标运动参数估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 网络模型 |
| 6.2.2 系统模型 |
| 6.2.3 跟踪模型 |
| 6.3 基于动态簇的水下目标被动跟踪算法 |
| 6.3.1 簇头的选择 |
| 6.3.2 簇成员的选择 |
| 6.3.3 分布式融合算法 |
| 6.3.4 跟踪算法 |
| 6.4 算法性能评估与分析 |
| 6.4.1 仿真环境设置 |
| 6.4.2 跟踪算法的性能验证与分析 |
| 6.4.3 自适应节点选择性能验证与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间的科研成果 |
（7）基于容积卡尔曼滤波的目标跟踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及相关主要工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 基于非线性滤波的目标跟踪研究分析 |
| 2.1 无线传感器网络结构 |
| 2.2 目标跟踪模型 |
| 2.2.1 系统模型 |
| 2.2.2 目标运动模型 |
| 2.3 滤波算法 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波算法 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 2.3.3 无迹卡尔曼滤波算法 |
| 2.3.4 容积卡尔曼滤波算法 |
| 2.4 目标跟踪的难点及挑战 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自适应遗忘因子的容积卡尔曼滤波算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 容积卡尔曼滤波的理论基础 |
| 3.2.1 贝叶斯滤波 |
| 3.2.2 容积准则 |
| 3.3 改进卡尔曼滤波算法 |
| 3.3.1 自适应遗忘因子 |
| 3.3.2 交互式多模型 |
| 3.3.3 基于自适应遗忘因子的容积卡尔曼滤波算法 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于能量有效的容积卡尔曼滤波算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网络能量有效概念 |
| 4.2.1 分簇协议 |
| 4.2.2 能量衰减机制 |
| 4.3 基于能量有效的目标跟踪 |
| 4.3.1 系统模型建立 |
| 4.3.2 基于能量有效的容积卡尔曼滤波算法 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于水下图像增强的目标检测识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水下图像增强与复原技术研究概况 |
| 1.2.2 水下目标检测识别技术研究概况 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 水下图像处理算法研究 |
| 2.1 水下图像成像原理 |
| 2.2 水下图像增强算法 |
| 2.3 水下图像增强方法的实验分析 |
| 2.4 水下图像复原算法 |
| 2.5 水下图像复原方法的实验分析 |
| 2.6 本章总结 |
| 第3章 基于融合的水下图像增强方法 |
| 3.1 图像融合方法简介 |
| 3.2 基于图像融合的增强算法 |
| 3.2.1 高斯滤波 |
| 3.2.2 图像融合过程 |
| 3.3 水下图像质量评价指标 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 主观分析 |
| 3.4.2 客观分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于图像增强的YOLOv3目标检测方法 |
| 4.1 卷积神经网络介绍 |
| 4.1.1 卷积层 |
| 4.1.2 激活函数 |
| 4.1.3 池化层 |
| 4.2 YOLOv3目标检测的基本原理 |
| 4.2.1 网络结构分析 |
| 4.2.2 数据集 |
| 4.3 基于图像增强的YOLOv3算法 |
| 4.3.1 训练样本数据预处理 |
| 4.3.2 检测算法评价指标 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）基于优化算法的水下无线传感器网络预测定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 水下无线传感器网络定位算法概述 |
| 1.4 论文研究思路及章节结构 |
| 第二章 水下节点定位算法基础 |
| 2.1 网络模型 |
| 2.2 近海运动特性和传播模型 |
| 2.3 测距技术与未知节点位置估计方法 |
| 2.4 节点定位算法性能评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可拓展的移动预测定位算法 |
| 3.1 可拓展的移动预测定位算法(SLMP)原理 |
| 3.2 SLMP算法分析 |
| 3.3 SLMP的改进算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进的回溯搜索优化算法的水下预测定位算法 |
| 4.1 改进的回溯搜索优化算法算法 |
| 4.2 基于改进的回溯搜索优化算法的水下预测定位算法 |
| 4.2.1 锚节点定位阶段 |
| 4.2.2 未知节点定位阶段 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 定位误差实验结果与分析 |
| 4.3.3 定位覆盖率实验结果与分析 |
| 4.3.4 运行时间实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进的知识学习优化算法的水下预测定位算法 |
| 5.1 具有拓扑结构和知识学习的回溯搜索优化算法 |
| 5.2 基于拓扑结构和知识学习的回溯搜索优化算法的水下预测定位算法 |
| 5.2.1 锚节点定位阶段 |
| 5.2.2 未知节点定位阶段 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 定位误差实验结果与分析 |
| 5.3.3 定位覆盖率实验结果与分析 |
| 5.3.4 运行时间实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 应用研究现状和挑战 |
| 2.1 水产生物生命信息获取 |
| 2.1.1 鱼种类识别 |
| 2.1.2 鱼类行为识别 |
| 2.1.3 生物量估算 |
| 2.2 水产生物生长调控与决策 |
| 2.2.1 生长决策调控 |
| 2.2.2 智能投喂控制 |
| 2.3 鱼类疾病预测与诊断 |
| 2.3.1 疾病预测 |
| 2.3.2 疾病诊断 |
| 2.4 水产养殖环境感知与调控 |
| 2.4.1 水质预测 |
| 2.4.2 增氧控制 |
| 2.5 水产养殖水下机器人 |
| 2.5.1 目标识别 |
| 2.5.2 路径规划与导航 |
| 2.5.3 控制与作业 |
| 3 未来展望与建议 |
四、Prediction of underwater target strength（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现[D]. 刘杨. 扬州大学, 2021(08)
- [2]环境因素对深海环境噪声特性的影响研究[D]. 张凯. 浙江大学, 2021(01)
- [3]水下目标声散射频域/时域特性仿真及应用研究[D]. 彭志. 华中科技大学, 2020(01)
- [4]基于嵌入式的水下鱼类识别技术研究[D]. 杨文静. 上海海洋大学, 2021(01)
- [5]面向海产品的水下图像处理及目标检测研究[D]. 张悦. 山东大学, 2021(12)
- [6]水下目标参数估计关键技术研究[D]. 韩学艳. 浙江大学, 2021
- [7]基于容积卡尔曼滤波的目标跟踪研究[D]. 陈燕平. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于水下图像增强的目标检测识别方法研究[D]. 刘章强. 山东大学, 2021(12)
- [9]基于优化算法的水下无线传感器网络预测定位算法研究[D]. 杨振诚. 南京邮电大学, 2020(02)
- [10]人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望[J]. 李道亮,刘畅. 智慧农业(中英文), 2020(03)