고품질 주석 데이터가 부족한 수중 소나 인식 문제를 해결하기 위해, 물리적 안내 및 구조적 제약 기반의 확산 모델 소나 이미지 합성 방법을 구축하여 광학 원격 탐지에서 소나 이미지로의 교차 모달 합성에 사용한다. 기존 확산 모델 방법은 주로 일반 광학 이미지에 중점을 두며, 원격 탐지 광학에서 소나 이미지로의 교차 모달 작업 처리 시 소나 영상 원리를 종종 무시하여 음향 특성 저하 및 기하학적 구조 붕괴를 초래한다. 이를 위해 주파수 영역 노이즈 정렬 및 음향 사전 주입 모듈을 구축하여 확산 노이즈 제거 초기 단계에서 실제 소나 질감 분포 및 고광 음영 물리 사전을 통합한다; 동시에 구조적 제약을 갖춘 어텐션 메커니즘을 도입하여 목표 및 배경 영역에 차별화된 스타일 전송 전략을 적용하여 사실적인 음향 특성을 생성하면서 목표의 기하학적 윤곽 및 위치 구조를 유지해 광학 원격 탐지 라벨의 직접 전이를 실현한다. 실험 결과, 본 방법은 음향 사실성과 목표 구조 측면에서 우수한 성능을 보였다. 생성된 데이터를 활용하여 YOLOv8 감지기 훈련을 보조하였으며, 0.50~0.95 구간 내 평균 정밀도 mAP50-95가 0.724에서 0.771로 향상되었다. 본 방법은 수중 소나 인식 데이터 부족 문제를 완화하기 위한 실용적인 공학적 해결책을 제공한다.

소나 이미지 합성;교차 모달 생성;확산 모델;데이터 증강;수중 목표 인식