基于高斯混合模型的非合作水中目标自动识别方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于高斯混合模型的非合作水中目标自动识别方法,用于解决现有非合作水中目标识别方法实用性差的技术问题。技术方案是在面对未知类别的目标时,从集内外识别的方式这一角度出发,利用已知集内数据构提取能够描述人耳听觉的非线性特性的Mel频率倒谱系数,即MFCC系数,训练高斯混合模型,选择合适的阈值,从而构建目标识别系统,通过将难以获得标签信息的样本代入目标识别系统,以分辨是否属于已知样本集内样本的方法,对其类别进行判断,实现对非合作目标的类别进行初步判断,同时降低了对样本数据的标签信息以及数据量的要求,实用性好。

基本信息
专利标题 :
基于高斯混合模型的非合作水中目标自动识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111027453A
申请号 :
CN201911237928.0
公开(公告)日 :
2020-04-17
申请日 :
2019-12-06
授权号 :
CN111027453B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
曾向阳乔彦王海涛杨爽
申请人 :
西北工业大学
申请人地址 :
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 :
西北工业大学专利中心
代理人 :
王鲜凯
优先权 :
CN201911237928.0
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-17 :
授权
2020-05-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20191206
2020-04-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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