论文摘要
全球日益增多的海滩垃圾,不仅造成海洋环境污染,严重威胁海洋生态系统健康,也对生物栖息地有着不可估计的影响。如何高效准确地对海滩垃圾进行监测和识别,是处置海滩垃圾过程的技术难点之一。基于此,本文以长江口南汇边滩为实验区,通过在海滩上设置常见垃圾样品,随后利用激光雷达记录的全波形数据和BP神经网络模型,以快速鉴别海滩垃圾类型。结果表明:基于激光雷达提取的垃圾全波形数据中回波振幅和回波宽度的差异,可用来识别海滩垃圾。构建的BP神经网络可有效将海滩垃圾分为泡沫类、布类、金属类、纸类及塑料类,最高识别率达到79%。此外,由于不同材质海滩垃圾的原材料成分存在相似或同质,会对精确识别区分垃圾类型造成一定的干扰,从而影响神经网络的识别率。可见,将激光雷达应用于识别海滩垃圾,为海滩垃圾的监测提供了新的方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何钰滢,葛振鹏,李道季,施华宏,韩震,戴志军
关键词: 激光雷达,神经网络,海滩垃圾识别
来源: 海洋学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 海洋学,环境科学与资源利用
单位: 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室,上海海洋大学海洋科学学院
基金: 国家重点研发项目（2016YFC1402202）,国家自然科学基金（41576087）
分类号: X55
页码: 156-162
总页数: 7
文件大小: 1439K
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