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【24h】

Imaging-sonar-based Underwater Object Recognition Utilizing Object’s Yaw Angle Estimation with Deep Learning ?

机译：基于Imaging-Sonar的水下对象识别利用具有深度学习的对象的偏航角度估计 ？

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This paper proposes a method to recognize underwater target objects and estimate their yaw angle using an imaging sonar. First, a light sonar simulator generated template images of the target objects from various viewing angles. Next, a generative adversarial network predicted a semantic map by segmenting the real sonar image for reliable recognition. Then, matching the template images and semantic map identifies the target object and its yaw angle. We verified the proposed method by installing objects in the indoor water tank. The proposed method can provide relative pose information of sensing platforms which is useful for pose control and navigation.
机译：本文提出了一种识别水下目标物体的方法，并使用成像声纳估计其偏航角度。首先，光声纳模拟器生成来自各种观看角度的目标对象的模板图像。接下来，通过分割真实声卡图像来预测用于可靠识别的真实声纳图像的生成的对抗性网络预测了语义映射。然后，匹配模板图像和语义映射标识目标对象及其偏航角。我们通过在室内水箱中安装物体来验证所提出的方法。所提出的方法可以提供对姿势控制和导航有用的感测平台的相对姿势信息。

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