摘要:为实现自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle，简称 AUV)的自主目标探测识别与定位任务，以侧扫声呐数据为依据，考虑到扫描式声呐成像的特点，针对金属球类目标，基于 Darknet 框架设计了一种轻量化深度学习目标识别模型，并结合人工特征进行目标特性分析。同时对声呐图像设计了有效的图像增强方法。实验表明：上述目标识别方法在保证目标识别准确率的同时，具有较高的目标识别速率，适于低功耗嵌入式平台部署。