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申请/专利权人：珠海市蓝衡科技有限公司

摘要：本发明实施例涉及声呐成像技术领域，具体而言，涉及一种基于前视声呐的多波束成像方法及系统，通过基于算法调试集对多波束成像算法进行精细调试，不仅获得了第一成像质量评估指标，还确定了特征提取分支的调试变量，显著提升了算法的成像质量和稳定性。通过对关联特征提取分支进行算法变量重置和动态优化增强了算法调试的协同效应，使得在将过往声呐探测成像信息录入关联特征提取分支进行特征嵌入时，能够得到更为精确的小波成像描述向量。然后在完成算法的全面调试后，将待处理声呐波束探测数据录入调试后的多波束成像算法中，能够获得高质量的当前声呐探测成像结果，从而有效提升了声呐系统的实际应用效能。

主权项：1.一种基于前视声呐的多波束成像方法，其特征在于，所述基于前视声呐的多波束成像方法由多波束成像系统通过多波束成像算法实现，所述多波束成像算法包括特征提取分支和特征识别分支，所述多波束成像算法用于通过特征提取分支对待处理声呐波束探测数据或过往声呐波束探测数据进行特征嵌入生成声呐波束探测特征，并通过特征识别分支对所述声呐波束探测特征进行识别得到声呐探测成像结果，所述基于前视声呐的多波束成像方法包括：基于算法调试集对所述多波束成像算法进行调试，得到第一成像质量评估指标和所述特征提取分支的调试变量，所述算法调试集包括多个过往声呐波束探测数据和各个所述过往声呐波束探测数据分别对应的过往声呐探测成像信息；基于所述特征提取分支的调试变量对关联特征提取分支进行算法变量重置，并基于所述特征提取分支的调试变量动态优化所述关联特征提取分支的调试变量，所述关联特征提取分支用于协作所述多波束成像算法的调试；将各个所述过往声呐探测成像信息录入所述关联特征提取分支中进行特征嵌入，得到所述过往声呐探测成像信息的小波成像描述向量；确定所述过往声呐波束探测数据的声呐波束探测特征与所述过往声呐波束探测数据对应的过往声呐探测成像信息的小波成像描述向量的第一波束成像匹配权重，确定所述过往声呐波束探测数据的声呐波束探测特征与所述算法调试集中的多个剩余过往声呐波束探测数据分别对应的过往声呐探测成像信息的小波成像描述向量的第二波束成像匹配权重，并基于所述第一波束成像匹配权重和所述第二波束成像匹配权重确定第二成像质量评估指标；结合所述第一成像质量评估指标和所述第二成像质量评估指标对所述多波束成像算法进行调试；将待处理声呐波束探测数据录入调试完成的多波束成像算法中，得到所述待处理声呐波束探测数据对应的当前声呐探测成像结果；所述基于所述特征提取分支的调试变量动态优化所述关联特征提取分支的调试变量，包括：基于预设步长获得所述特征提取分支的调试变量；将所述特征提取分支的调试变量与所述关联特征提取分支的调试变量进行全局计算，得到全局化算法变量；基于所述全局化算法变量改进所述关联特征提取分支的调试变量；所述结合所述第一成像质量评估指标和所述第二成像质量评估指标对所述多波束成像算法进行调试，包括：对所述第一成像质量评估指标和所述第二成像质量评估指标进行全局计算得到全局成像质量评估指标；通过所述全局成像质量评估指标对所述多波束成像算法进行调试。

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