基于多重融合深度神经网络的目标识别方法
公开
摘要
本发明提出了一种基于多重融合深度神经网络的目标识别方法，主要解决现有技术中空间目标识别准确度较低的技术问题，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建基于多重融合深度神经网络的目标识别模型；(3)对基于多重融合深度网络的目标识别模型进行迭代训练；(4)获取目标ISAR图像和光学图像的识别结果。本发明通过将目标的ISAR图像与光学图像进行多模态融合识别，分别提取目标ISAR图像与光学图像的基于通道注意力的融合特征与双线性池化融合特征，使网络能够提取更丰富的目标特征信息、提高特征拼接时对特征的不同贡献与重要性的关注度，从而提高了对空间目标的识别准确率。
基本信息
专利标题 ：
基于多重融合深度神经网络的目标识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565856A
申请号 ：
CN202210178011.3
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
白雪茹毛宇航周雪宁刘潇丹周峰
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市太白南路2号
代理机构 ：
陕西电子工业专利中心
代理人 ：
陈宏社
优先权 ：
CN202210178011.3
主分类号 ：
G06V20/13
IPC分类号 ：
G06V20/13 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
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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