[发明专利]基于深度学习的高精度底跟踪方法在审
| 申请号： | 202110449813.9 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113159191A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 罗孝文;秦晓铭;吴自银;尚继宏;李守军;赵荻能;周洁琼;陈小伦 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第二海洋研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高精度底跟踪方法，涉及声呐信号处理技术领域，具体步骤包括如下：构建训练数据集；对所述训练数据集进行几何变换增强，得到最终训练数据集；将一维残差卷积模块结合现有图像语义分割模型，构建语义分割底跟踪模型；将所述最终训练数据集输入所述语义分割底跟踪模型中进行训练，得到训练完成的语义分割底跟踪模型；将实测数据输入所述训练完成的语义分割底跟踪模型中，输出语义标签进而确定海底点。本发明创新性的将底跟踪转换为基于一维数据的二分类语义分割任务，使得底跟踪结果更精确且具有良好的抗噪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 高精度 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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