深度学习在水下声纳目标分类中的应用综述

"这篇综述文章是对使用深度学习进行海岸线监视的水下声学数据分类方法的全面探讨，重点关注深度学习在水下声纳数据处理中的应用，特别是在船只分类和特定目标识别上的进步。文章深入分析了深度学习在水声学领域的五大关键组成部分：仅使用卷积层的方法，生物启发的特征提取，基于频率和时频分析的分类，从原始信号中提取特征的机器学习方法，以及迁移学习的应用。同时，文中也提到了重要的数据集和数据增强技术，以解决注释声纳数据的稀缺性问题。" 深度学习在水下声学领域的应用已经成为一种趋势，它极大地提升了声纳数据的自动目标分类能力。传统的声纳数据分析依赖于时频分析，如傅里叶变换，但随着深度学习的发展，这些任务现在可以通过自动化的方式完成，提高了效率和准确性。 文章的焦点之一是仅使用卷积层的深度学习方法，这些模型通常基于深度卷积神经网络（CNN），能够有效地捕捉声纳图像中的空间模式和特征。CNN在图像处理中的成功被转化为水下声纳数据的处理，通过多层抽象和特征提取，能够识别出船只和其他水下物体的特征。 另一方面，受生物学启发的特征提取过滤器作为预处理步骤，如神经形态计算，利用生物神经系统的工作原理来设计滤波器，可以增强对水下环境噪声的抵抗能力，提高分类性能。 此外，文章还强调了根据频率和时频分析进行数据分类的重要性，这种方法利用声纳信号的频率变化信息来辅助分类，尤其是在识别动态目标时更为有效。同时，传统的机器学习方法仍然有用，它们可以从原始声纳信号中提取有意义的特征，作为深度学习模型的输入。 迁移学习是另一个关键策略，它利用在大规模数据集上预训练的模型，如ImageNet，来初始化水下声纳数据的分类任务，减少了训练时间和所需的数据量。这对于注释数据稀缺的水下声学环境尤其有益。 数据增强技术是解决标注数据不足问题的有效手段，通过对现有数据集进行旋转、缩放、裁剪等操作，创造出虚拟的新样本，增加模型的泛化能力。 这篇综述提供了对深度学习在水下声学数据分类中应用的全面视角，为未来的研究指明了方向，强调了当前的技术挑战和潜在解决方案，对于从事相关研究的学者和工程师来说，是一份宝贵的参考资料。