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一种基于模糊解耦的三维声纳目标检测方法和装置，其方法包括：S1、基于原始点云的预处理模块，通过最大最小标准化减少不同采集设备带来的误差；S2、基于先验知识对声纳原始点云进行模糊特征解耦编码，建立点云解耦隶属度函数并使用编码函数将离散点云编码为特征序列。S3、编码后的两个解耦特征通过VFE模块进行特征提取得到BEV特征。S4、BEV特征经过主干网络预测高斯热力图并解码为一阶段提案。S5一阶段提案结合基于马尔可夫预测的二阶段细化，得到最终的三维标定框及其类别和得分。本发明针对三维声纳点云目标识别任务中，目标的异质性弱的问题，通过模糊解耦的特征编码、基于点的高斯热力图预测和基于马尔可夫预测的二阶段细化，有效解决了三维声纳弱异质性识别的挑战。

本申请提供一种水下目标检测方法、装置，涉及安防技术领域，可以有效提高水下目标检测的效果，减小误报率。该方法包括：在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理得到不同探测方向的第二回波信号；对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的确定信号强度大于第一阈值，则确定的第二回波信号探测方向对应的水下区域存在的目标对象；确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象；其中目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。本申请可用于水下周界安防的过程中。

本发明公开了一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，包括以下步骤：S1.基于目标的预测的状态中心设置关联门，剔除与目标无关的杂波，形成确认矩阵；S2.根据假设对确认矩阵进行拆分，得到可行矩阵；S3.基于可行矩阵计算目标和量测的互联概率；S4.结合互联概率，使用基于最大相关熵卡尔曼滤波算法对目标进行状态更新。本发明将最大相关熵理论，联合概率数据关联算法相结合，相比其他多目标跟踪算法，可以在具有非高斯噪声的复杂的水下环境工作，具有目标追踪精度更高、误差更小、算法结构更加稳定，鲁棒性更高的优点。

本发明公开了一种基于头脑风暴自动调整自编码网络的声呐识别方法，步骤包括：1)对收集到的声呐数据进行处理，处理成网络能够识别的输入信号，确定待识别样本类的个数以及每一类样本的特征数即样本维度，确定网络的训练样本和测试样本；2)选择深度神经网络作为网络模型；3)对网络模型进行优化及确定；4)对自动编码机进行分层训练；5)对网络模型进行微调；6)判断停止条件，设定最大迭代次数，判断是否满足最大迭代次数；步骤7)待识别样本输入分类，将待识别声呐数据样本输入到已经训练好的网络模型，利用训练好的网络对待识别样本进行分类；8)计算识别率，实现识别。本发明的方法，过程简化，识别准确率明显提高。

本发明公开了一种基于声呐三维图像置信度的自适应变尺度卷积核计算方法，根据声呐获取的三维图像中目标物的置信度，计算出三维卷积核的尺度及个数，不仅解决了空间上提取图像的特征信息分布不均的问题，而且还能克服由于声呐成像远近导致的问题，同时，本发明能够减轻计算量，且效果更佳。

本发明公开了一种水下声紧缩场测试系统及方法，包括声呐发射单元、水声紧缩场反射面、声呐接收单元、方位控制系统和计算机测控系统；所述声呐发射单元包括声呐信号发生器和发射换能器；所述水声紧缩场反射面包括中心主反射区和边缘绕射处理区，所述中心主反射区用于反射声波信号，所述边缘绕射处理区用于降低水声紧缩场反射面对于测试区域的影响；所述声呐接收单元包括接收换能器和声呐信号接收机；所述方位控制系统包括行车和测试转台，所述行车用于控制被测目标物的位置，所述测试转台用于控制被测目标物的角度；所述计算机测控系统用于控制测试系统按照顺序工作并用于处理与显示测试数据。本发明能解决大型目标水声散射和大尺寸声波换能器的室内近距离测试问题。