[发明专利]一种基于小波图像的水声数据集扩充方法有效
| 申请号： | 202011397621.X | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112560603B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 高英杰;陈越超 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 陈继亮 |
| 地址： | 311499 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波图像的水声数据集扩充方法，旨在缓解运用深度学习方法对水声目标识别时面临的数据稀缺问题。在兼顾常规水声信号处理的先验知识和深度学习模型对输入形式的适配性要求的基础上，构建基于小波图像的水声数据集。针对水下目标和水面目标数据集设计适配的深层卷积生成式对抗网络(DCGAN)，通过引入密集连接卷积神经网络(DenseNet)增强生成样本的类别属性，通过迭代训练的方法优化网络，生成带标签的水声信号小波图像扩充数据集，提升对水声目标的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 数据 扩充 方法 | ||
【主权项】：
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