一种基于多尺度卷积神经网络的被动水声目标识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的被动水声目标识别方法，该方法结合人工特征提取经验，将时频域幅度图和相位图作为神经网络输入，在更明显的体现目标特征的同时，将全部信息输入网络，有利用后续自适应特征提取过程；然后根据水下目标特点，设计了一种多尺度卷积神经网络进行自适应特征提取，并利用深度神经网络进行识别。在获取新的目标辐射噪声后，可对模型再次训练，使网络识别能力不断提高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多尺度卷积神经网络的被动水声目标识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299356A
申请号 ：
CN202111552699.9
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘文进刘鹏梁增赵洪林陈建青邢嘉元
申请人 ：
中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区留下街道屏峰715号
代理机构 ：
杭州九洲专利事务所有限公司
代理人 ：
陈继亮
优先权 ：
CN202111552699.9
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
