一种基于CNN的水下目标声呐探测方法

本发明公开了一种基于CNN的水下目标声呐探测方法，具体包括以下步骤：S1：通过主动声呐技术对水下目标进行360°声呐数据采集，得到原始声呐数据；S2：对所述原始声呐数据进行预处理，得到声呐图像；S3：对所述声呐图像进行扩充，得到声呐图像数据集；并将所述声呐图像数据集划分为训练集和测试集；S4：用所述训练集对CNN网络模型进行训练；S5：将所述测试集输入到训练完成后的CNN模型中进行测试，得到检测识别结果。本发明采用单层卷积层的卷积神经网络，训练模型时使用非线性激励函数Sigmoid，而实际测试时替换成Softplus，在简化训练的基础下更好的显示检测目标信号强度。