[发明专利]基于分形理论的孤立森林水下人工目标检测方法

摘要

本发明公开的基于分形理论的孤立森林水下人工目标检测方法，首先获取声呐图像数据；其次，将原始声呐图像数据首先进行归一化，然后进行缺失值的填补，得到消除缺陷的图像数据；然后将预处理后的图像数据分成多个小区域，计算每个区域的分形维数；最后通过建立分离树和孤立森林得到图像数据中的异常数据和正常数据点。本发明与传统的检测方法相比，减少了数据的计算量，提高了检测精度，降低了误检率。

主权项

1.基于分形理论的孤立森林水下人工目标检测方法，其特征在于，具体过程包括以下步骤：步骤1，获取声呐图像数据：读取水下机器人采集的原始声呐图像文件，将原始文件信息通过matlab软件合并为包含有X,Y,Z,I四个维度的信息，并且在matlab结果输出时，通过代码将文件转换为第三方数据库能够识别的.pcd格式；步骤2，图像数据预处理：将原始声呐图像数据首先进行归一化，然后进行缺失值的填补，得到消除缺陷的图像数据；步骤3，差分盒计算：将预处理后的图像数据分成多个小区域，计算每个区域的分形维数，将得到的分形维数作为建立分离树的标准；步骤4，通过建立分离树和孤立森林，计算得到图像数据中的异常数据点和正常数据点：首先建立分离树和孤立森林，然后计算从分离树的根节点到每个数据点所在的叶子节点经过的边的数目，即数据点的路径长度l，根据数据点的路径长度l计算得到每个数据点的异常值s，若s趋向于1，则该数据点属于异常点，若s趋向于0，则该数据点属于正常点。