• Ocean Systems Engineering
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• 제10권4호
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• pp.435-449
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• 2020

This paper proposes a method to estimate the underwater target object's yaw angle using a sonar image. A simulator modeling imaging mechanism of a sonar sensor and a generative adversarial network for style transfer generates realistic template images of the target object by predicting shapes according to the viewing angles. Then, the target object's yaw angle can be estimated by comparing the template images and a shape taken in real sonar images. We verified the proposed method by conducting water tank experiments. The proposed method was also applied to AUV in field experiments. The proposed method, which provides bearing information between underwater objects and the sonar sensor, can be applied to algorithms such as underwater localization or multi-view-based underwater object recognition.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.292-302
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• 2020

기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.