图 8 使用基础声纳图像知识进行目标物识别，通过声纳图像的波形判别目标物的特性 3 声纳图像的智能检测及算法推荐 目前，声呐的工作性能除了受自身技术参数的限制之外，还受环境因素影响很大，如：声速-深度分布...图 10 非局部均值声纳图像去噪示意图 仿人眼视觉声纳图像增强 通常，图像增强的方法包括了：线性拉伸、Gamma 校正、直方图据恒华、Retinex 处理、小波变换域增强等，但此类方法除了可能放大噪声之外...因此，基于这一问题，可以使用人眼视觉方法进行处理，包括：多分辨率、多方向性、局部化、稀疏表示、对数调节等。...图 11 图像增强处理，从左到右分布为直方图均衡化、Retinex 处理及仿人眼视觉图像增强结果，可以看到第三种处理方式在图像细节上效果更好 边缘约束的声纳图像目标精准分割 在声纳图像目标检测分割方法中...但每个方法也都具有各自的局限，如：完整性较弱、邻域一致性处理较差、边缘精确性低、收敛慢等。
2017年2月更新：修复了build_tree中的错误。 2017年8月更新：修正了基尼计算中的一个错误，增加了群组大小（感谢迈克尔！）...描述 本节简要介绍本教程中使用的随机森林算法和声纳数据集。 随机森林算法 决策树涉及在每一步中从数据集中贪婪选择最佳分割点。 如果不修剪，这个算法使决策树容易出现高方差。...通过创建具有训练数据集的不同样本的多个树（问题的不同视图）并组合它们的预测，可以利用和减少这种高度的变化。这种方法简称为引导聚合或短套袋。...声纳数据集 我们将在本教程中使用的数据集是声纳数据集。 这是一个数据集，描述多波束剖面声纳返回从不同曲面反弹。60个输入变量是不同角度回报的强度。...发现教程中使用的配置有一些试验和错误，但没有进行优化。尝试更多的树木，不同数量的特征，甚至不同的树形配置来提高性能。 更多的问题。
2017年2月更新：修复了build_tree中的错误。 2017年8月更新：修正了基尼计算中的一个错误，增加了群组大小（基于迈克尔！）。...声纳数据集 我们将在本教程中使用的数据集是Sonar数据集。 这是一个描述声纳声音从不同曲面反弹后返回（数据）的数据集。输入的60个变量是声呐从不同角度返回的力度值。...声纳数据集案例研究。 这些步骤为您需要将随机森林算法应用于自己的预测建模问题奠定了基础。 1.计算分割 在决策树中，通过利用最低成本找到指定属性和该属性的值方法来确定分割点。...2.声纳数据集案例研究 在本节中，我们将把随机森林算法应用到声纳数据集。 该示例假定数据集的CSV副本位于当前工作目录中，文件名为sonar.all-data.csv。...发现教程中使用的配置有一些试验和错误，但没有进行优化。尝试更多的树木，不同数量的特征，甚至不同的树形配置来提高性能。 更多的问题。
每个数据集均按照一定的格式介绍，以使读者相对容易比较，为他们的特定练习任务选择数据集或建模方法。...下载地址：http://t.cn/RfaFfq8 声纳数据集 声纳数据集（Sonar Dataset ）涉及预测根据给定声纳从不同角度返回的强度预测目标物体是岩石还是矿井。 它是一个二元分类问题。...每个类的观察值数量不均等。一共有208个观察值，60个输入变量和1个输出变量。变量名如下： 从不同角度返回的声纳 ... ......易于尝试你并评估新的方法。...使用检测数据集（Occupancy Detection Dataset） 这个数据集描述有关房间特征的数据，目的是预测房间是否在使用中。
·TPU（总传播不确定度）是基于声纳、环境和传感器（例如 GPS）信息的声波不确定性计算。...选择 RTK 潮位意味着需要杠杆臂来进行潮汐计算；多波束安装校准值输入 数据处理 起伏和声纳设置 ，需要注意的是船只起伏测量，下面我讲详细讲解三种RTK 潮位方法 RTK 潮位方法1 在这种方法中...RTK 潮位方法2 在这个方法中，我们使用 MRU 起伏测量和平均 RTK 潮汐。平均法可消除起伏分量。 不需要 RTK-GPS 和 MRU 之间的精确计时。...声呐相关设置 声纳ID:来自硬件设置。 每次 Ping 时调整 SVP:使用 Sonar 中的 SV 设置配置文件顶部。有时会使情况变好,有时会使情况变糟。...速度 使用工具箱工具删除传感器超限数据，选择完毕点击右上角删除 结果如下 潮位 姿态编辑器 （起伏、俯仰、横滚、航向）编辑 声速编辑器 SVP（左）和声纳头处的声速。
p=24354 最近我们被客户要求撰写关于分析声纳数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。...有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。...可以使用其他选择模型的方案。Breiman et al (1984)") 为简单的基于树的模型建议了“一个标准错误规则”。在这种情况下，识别出具有最佳性能值的模型，并使用重采样来估计性能的标准误差。...模型间 表征模型之间的差异（使用产生的 train， sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布）。 首先，支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。...可以使用 using method = "none" 选项 trainControl 。
测深数据从美国国家海洋和大气管理局 （NOAA）数据访问（NOAA’s Data Access Viewer）中获取，由分辨率为1米的激光雷达和多波束声纳产生。...该模型使用迁移学习，权重在ImageNet1000数据集上进行了预训练。 模型输出的图像里标示出沉船的边框和预测的置信度分数。 ? ?...上图为模型输出的声纳或激光雷达山体阴影图像，标识的边框为预测的沉船位置和预测置信度分数。...分辨率为3米的激光雷达和多波束声纳偶尔也能检测出残骸，但分辨率为1米的效果更理想 2. 仅有不到10艘沉船能够轻易识别出来，大部分沉船仅表现为地形异常。 3....未来通过更大、更多样的训练数据集，可以进一步提高模型性能和泛化能力，从而开辟了新的海洋探索方法。
实验结果表明，与仅使用基于图像的行人检测的基线方法相比，该方法实现了显著的性能改进。...这对目标检测或跟踪等环境感知方法提出了重大挑战。尤其是在多个连续测量中出现的成组或相似位置的杂波检测问题。本文提出了一种识别此类错误检测的新算法。它主要基于对导致杂波的特定常见波传播路径的建模。...我们的方法利用了从不同扫描模式子集获得的乘法层中隐藏的低秩结构。通过在Krylov子空间的不同秩上执行低秩近似，可以有效地去除乘法层中的空间冗余。...为了解决这一矛盾，本文采用样式转换方法将声纳图像转换为光学样式，同时引入具有良好表达能力的学习描述子进行声纳图像匹配。实验表明，该方法显著提高了声纳图像的匹配质量。...此外，还为利用样式转换方法对水下声纳图像进行预处理提供了新的思路。
背景技术： 20世纪80年代以来，麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展，并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。...在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年，Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。...这里假设使用的麦克风阵列模型为位于远场环境中的均匀直线阵列，于是可以得到： F1(τ)＝0,F2(τ)＝τ,Fn(τ)＝(n-1)τ,n＝2,…,N 在近场中，信号是以球面波形式到达麦克风阵列的，所以Fn...，但在定位精度会受到很多因素的影响，其中影响定位精度的主要因素是时延估计方法和定位方法。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
测深数据从美国国家海洋和大气管理局 （NOAA）数据访问（NOAA’s Data Access Viewer）中获取，由分辨率为1米的激光雷达和多波束声纳产生。...该模型使用迁移学习，权重在ImageNet1000数据集上进行了预训练。 模型输出的图像里标示出沉船的边框和预测的置信度分数。...上图为模型输出的声纳或激光雷达山体阴影图像，标识的边框为预测的沉船位置和预测置信度分数 精确度指标 模型性能的精确度指标包括接收器操作特征曲线 (AUC-ROC)、精确率-召回率曲线（precision-recall...分辨率为3米的激光雷达和多波束声纳偶尔也能检测出残骸，但分辨率为1米的效果更理想 2. 仅有不到10艘沉船能够轻易识别出来，大部分沉船仅表现为地形异常。 3....未来通过更大、更多样的训练数据集，可以进一步提高模型性能和泛化能力，从而开辟了新的海洋探索方法。
第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。...随机森林 开发流程 收集数据：任何方法 准备数据：转换样本集 分析数据：任何方法 训练算法：通过数据随机化和特征随机化，进行多实例的分类评估 测试算法：计算错误率 使用算法：输入样本数据，然后运行 随机森林...适用数据范围：数值型和标称型 项目案例: 声纳信号分类 项目概述 这是 Gorman 和 Sejnowski 在研究使用神经网络的声纳信号分类中使用的数据集。...当然也可以使用任意分类器作为弱分类器，第2章到第6章中的任一分类器都可以充当弱分类器。 作为弱分类器，简单分类器的效果更好。 分析数据：可以使用任意方法。...在不采用随机抽样的方法下，我们就会对 AdaBoost 和 Logistic 回归的结果进行完全对等的比较 使用算法：观察该例子上的错误率。
此外，你有一个声纳模块，你想连接起来，以获得距离测量来避障。我们将分解每一个部分。...一旦 ROS 在 Pi 上运行，我们就可以运行 roscore 了 有几种方法可以让 Arduino 与 Pi 对话，但最直接的方法可能是使用 rosserial Arduino 包。...Pi 上的 Python 控制器程序使用ROS库连接到 roscore，订阅 Arduino 发布的传感器主题，并开始发布运动速度命令。 声纳模块也可以用多种方式进行处理。...你可以将其连接到 Pi 上的 GPIO 插脚，并在其上运行一个简单的 Python 节点，该节点发布声纳值。它也可以在 Arduino 上运行，只要你小心不让它overload。...能够以一种安全的方式使用控制算法，或者在购买实际的硬件之前在机器人上测试，都是非常有用的。这是一个很好的工具。
git 签出: 注意：如果您的 git 存储库是私有的，您应该向您的 Jenkins 帐户提供您的 Gitlab 个人访问令牌或 git 凭据。...您还可以将声纳扫描仪工具称为声纳扫描仪，或您选择的任何其他工具，并且不要忘记将其包含在您的管道中。...基本上，ZAP 测试将涉及使用该 URL 来测试 PROD 或 DEV 中托管的应用程序。我们将使用各种扫描方法，包括蜘蛛、主动、被动、模糊器、代理拦截和脚本攻击。...管道配置 我从 SCM 选择 Pipeline 脚本，因为我的 SCM 中有 Jenkinsfile（groovy 脚本）。 我也会向您展示另一种方法第二种方法。...您还应该确保环境和阶段中的变量名称相同，因为很多人在这个特定区域会犯错误。接下来，单击“应用”。如果遇到任何问题，该行中会出现一个 X。如果您更改“保存”，页面将重定向到主站点。
01 Ping的原理&功能 “ping”这个词源于声纳定位操作，指来自声纳设备的脉冲信号。...最后小L采取逐段检测的方法对链路中的网关进行逐级测试，发现都可以Ping 通，但是响应的时间越来越长，最后一个网关的响应时间在1800ms左右。 会不会是由于超时而导致显示为Ping 不同呢？...因为连通性问题和性能问题排错的关注点是不一样的——问题定位错误必然会导致排错过程的周折。 使用一般的Ping命令，缺省是发送5个报文的，超时时长是2000ms。...排障案例② 使用大包ping对端进行MTU不一致的故障排除 案例描述： 某次开局，使用RG路由器与其他厂商的某路由器互连，并运行OSPF协议。...既然可以接收到HELLO 报文说明链路是通畅的，而且多播报文的收发也没有问题。 那么有可能是对方发送的DD 报文有错误导致RG路由器拒收，但查看相应的信息，并没有报告接收到错误的DD 报文。
此外，作者引入了一个新的侧扫声纳图像数据集，并使用它来评估作者的目标检测器的性能。 结果显示，知识蒸馏有效减少了墙体检测中的误报。...实现一种知识蒸馏（KD）方法，以提高较小型的YOLOX-ViT模型（如YOLOX-Nano-ViT，见图1）的性能。 引入一种新型的侧扫声纳（SSS）数据集，专门用于墙壁检测。...陈等人[4]证明了知识蒸馏（KD）在压缩单次射击检测器（SSD）模型中的有效性，并引入了一种改进方法，该方法使用基于中间 Backbone 逻辑的“提示”损失函数。...Underwater SSS Image Dataset 声纳墙检测数据集（SWDD）包括在波尔图莱索斯港使用Klein 3500声纳在轻型自主水下航行器（LAUV）上收集的侧扫声纳（SSS）图像，该航行器由...由于当前数据集中的数据量较小，因此使用了数据增强方法来增加数据量并提高模型的鲁棒性。本文中使用的数据增强引入了噪声、翻转以及噪声-翻转组合变换。
还有其他的树构造算法，比如CART) 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。 训练算法：构造树的数据结构。 测试算法：使用训练好的树计算错误率。...%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91.md 集成方法-随机森林和AdaBoost 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式...随机森林 开发流程 收集数据：任何方法 准备数据：转换样本集 分析数据：任何方法 训练算法：通过数据随机化和特征随机化，进行多实例的分类评估 测试算法：计算错误率 使用算法：输入样本数据，然后运行 随机森林...适用数据范围：数值型和标称型 项目案例: 声纳信号分类 项目概述 这是 Gorman 和 Sejnowski 在研究使用神经网络的声纳信号分类中使用的数据集。任务是训练一个模型来区分声纳信号。...在不采用随机抽样的方法下，我们就会对 AdaBoost 和 Logistic 回归的结果进行完全对等的比较 使用算法：观察该例子上的错误率。
立体相机（Stereo Cameras）：使用两个或多个相机从不同角度拍摄同一场景，通过立体匹配算法计算深度信息。...多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）：结合多个相机捕获的图像，通过算法重建三维结构。激光扫描：使用激光器发射光线，测量光线与物体表面碰撞后的反射时间来确定点的位置。...地面激光扫描（Terrestrial Laser Scanning, TLS）：使用地面上的激光扫描仪，可以精确地测量物体表面的三维坐标，常用于建筑、考古、工程测量等领域。...结构光扫描（Structured Light Scanning）：通过向物体投射光图案（如条纹或网格），并使用相机捕捉这些图案在物体表面的变形，来计算点的位置，常用于工业设计和质量控制。...声纳（Sonar）：在水下使用声波来测量距离和生成点云数据，适用于海洋地形测绘和水下考古。
旨在使用最少的测试和验证英里数来实现可靠的感知水平。这方面目前有两种相互竞争的方法。 雷达、声纳和摄像头。为了感知环境中的车辆和其他物体，自动驾驶汽车会使用雷达、声纳和摄像头系统。...此方法不会在较高的粒度水平去评估环境，但所需的处理能力也相应要少一些。 激光雷达叠加传感器。第二种方法在雷达+摄像头组合这类传统传感器系统的基础上使用激光雷达。...它的重要性可从许多汽车制造商（OEM）、一级供应商以及正在开发自动驾驶汽车的科技公司目前所使用的测试车辆上得到印证。 地图构建（Mapping）。自动驾驶汽车开发人员正在使用两种地图构建方法。...无高清地图的GPS位置定位。另一种方法依赖GPS来得到大致定位，然后使用自动驾驶汽车传感器来监控环境变化，进而优化定位信息。例如，此类系统使用GPS位置数据和车载摄像头采集的图像。...逐帧比较分析可缩小GPS信号的误差范围。GPS水平地理定位的95%置信区间约为8米，相当于沿正确车道或错误（相反）方向行驶的区别。
有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。...对于回归，将 的值 NULL 传递到函数中。 model 是正在使用的模型的字符串（即传递给 的method 参数 的值 train）。 该函数的输出应该是具有非空名称的数字汇总指标的向量。...可以使用其他选择模型的方案。 Breiman et al (1984)") 为简单的基于树的模型建议了“一个标准错误规则”。在这种情况下，识别出具有最佳性能值的模型，并使用重采样来估计性能的标准误差。...模型间 表征模型之间的差异（使用产生的 train， sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布）。 首先，支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。...可以使用 using method = "none" 选项 trainControl 。
照片版权：Trekking Rinjani 神经网络的Dropout正则化 Dropout是由Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法“Dropout: A...Dropout仅在训练模型时使用，在评估模型的技能时不使用。 接下来我们将探讨在Keras中使用Dropout的几种不同方法。 这些例子将使用Sonar数据集。...这是二分类问题，其目标是用声纳的回声正确识别岩石和矿。它是神经网络的一个很好的测试数据集，因为所有的输入值都是数字型，并且具有相同的量纲。 数据集可以从UCI Machine Learning库下载。...你可以将声纳数据集放在当前的工作目录中，文件名为sonar.csv。 我们将使用scikit-learning的10次折交叉验证来评估开发的模型，以便更好地梳理结果的差异。...这些增加的学习率的方法也是在原来的Dropout论文中推荐的。 继续从上面的基准示例，下面的代码练习与相同的输入Dropout网络。
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