YOLOv8与姿态融合的水下声纳目标识别跟踪方法

本发明涉及一种YOLOv8与姿态融合的水下声纳目标识别跟踪方法，针对现有技术存在的声纳图像噪声干扰严重、小目标漏检率高及船舶摇荡导致跟踪失效等问题；具体包括：首先通过多帧图像融合技术有效抑制随机噪声；随后采用改进的YOLOv8模型，利用其四检测头架构尤其是160×160的小目标检测头，结合BiFPN特征融合网络，显著提升微小目标的检测能力；最后创新性地引入船舶姿态传感器数据，建立坐标转换模型，补偿船体运动带来的位置偏差，实现多帧间目标的稳定关联与跟踪。该方法有效解决了复杂水下环境中目标检测的稳定性与连续性问题，大大提高了水下动态目标识别的准确率和可靠性。