[发明专利]一种面向水下目标识别的特征级信息融合方法有效
| 申请号： | 202010397828.0 | 申请日： | 2020-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN111626341B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 王红滨;刘宜陶;何鸣;王念滨;周连科;张毅;白云鹏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种面向水下目标识别的特征级信息融合方法，它属于水下目标识别技术领域。本发明解决了原始水下声音数据本身携带的目标特性有限，采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效的特征，且采用现有方法对提取出的特征信息融合效果不佳的问题。本发明对采集的原始声音数据进行处理，使处理过的数据不仅包含目标水声特性，还包含了目标方位特性与速度变化特性。再采用一个端到端的深度神经网络完成后续的特征提取和信息融合工作，克服了采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效特征的问题，而且通过实验证明了本发明特征信息融合方法的有效性。本发明可以应用于水下目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 水下 目标 识别 特征 信息 融合 方法 | ||
【主权项】：
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