[发明专利]一种基于卷积神经网络的目标群分布模式研判方法和设备有效
| 申请号： | 202010099360.7 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111339871B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 徐欣;刁联旺;李晓冬 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李淑静 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于卷积神经网络的目标群分布模式研判方法和设备，所述方法包括以下步骤：利用多源传感器感知目标群中个体信息，基于空间格划分策略生成目标群图像矩阵；在传统LeNet‑5模型基础上根据目标群图像矩阵构建卷积神经网络模型；利用生成的目标群图像矩阵训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对新产生的目标群感知样本进行分布模型研判。本发明利用卷积神经网络既考虑了目标群的整体分布形状与趋势，也考虑了目标群内部空间分布密度的细微区别。同时融合了雷达、红外、卫星等多源传感器的目标探测信息，提升目标群分布模式分析的鲁棒性。并能够灵活调节目标群图像矩阵的大小，有效平衡目标群分布模式研判准确率与计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 目标 分布 模式 研判 方法 设备 | ||
【主权项】：
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