【摘 要】
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科学研究人员在对海上目标探测时一直采用传统手工单一作业,无实时性且操作繁琐,亟需一个实时管理分析声纳数据的自动化平台。另外,研究人员根据声纳数据对目标特征初判时会受到噪音影响,导致误差较大,还需要设计算法修正初判结果。基于双深度Q网络的行船数据管理与分析系统将声纳数据可视化为波形图和灰度图,并且将采集到的音视频数据以及处理后的音频数据存储到本地文件以及数据库中。本系统分为音视频采集处理模块、数据库
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科学研究人员在对海上目标探测时一直采用传统手工单一作业,无实时性且操作繁琐,亟需一个实时管理分析声纳数据的自动化平台。另外,研究人员根据声纳数据对目标特征初判时会受到噪音影响,导致误差较大,还需要设计算法修正初判结果。基于双深度Q网络的行船数据管理与分析系统将声纳数据可视化为波形图和灰度图,并且将采集到的音视频数据以及处理后的音频数据存储到本地文件以及数据库中。本系统分为音视频采集处理模块、数据库模块、目标特征信息预测模块。音视频采集处理模块实时调用MATLAB算法处理采集到的声纳数据,并可视化为波形图和灰度图,同时采集麦克风音频数据和船载主机视频数据;数据库模块实现了数据存储和数据查询;目标特征分为螺旋桨叶片数和转速,螺旋桨叶片数的预测使用神经网络（MLP）,而目标螺旋桨转速的预测是调用双深度Q网络算法,对神经网络、随机森林以及Lasso回归三个模型进行加权,经实验对比,加权模型在稳定性和准确度上优于三个模型。本系统基于.NET框架,前端展示界面采用Win Form控件;后台处理模块通过Direct Sound采集音频数据,调用FFmpeg采集视频数据;数据库使用SQL Server。本系统实现了采集、处理、存储、显示音视频数据的自动化,大大简化了研究人员的操作。本文提出的目标特征预测算法修正了初判结果,使预测准确率大大提升。该系统已通过甲方的各项测试,正式投入使用。
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